Python بولىقىنى A / B سىناق ئانالىزىغا سېلىشتۇرۇش (كود مىساللىرى بىلەن)

قىياس `ab_testing` كۈتۈپخانىسىنى ئىشلىتىش مىسالى:

`` python # مەخسۇس كۇتۇپخانىنىڭ قىياسى مىسالى ab_testing import import_ab_test دىن results = analysis_ab_test ( group_a_conversions = 40, group_a_total = 100, group_b_conversions = 55, group_b_total = 100 ) print (results.summary ()) ``

تەھلىلنى سودا خىزمەت ئېقىمىڭىزغا بىرلەشتۈرۈش

مۇۋاپىق بولاقنى تاللاش پەقەت جەڭنىڭ بىر قىسمى. A / B سىنىقىنىڭ ھەقىقىي قىممىتى چۈشەنچە سىزنىڭ سودا مەشغۇلاتىڭىزغا بىر گەۋدىلەشتۈرۈلگەندە ئەمەلگە ئاشىدۇ. بۇ يەردە Mewayz غا ئوخشاش مودۇللۇق سودا مەشغۇلات سىستېمىسى ئەۋزەل. Mewayz ئانالىز خاتىرىسىنى Jupyter دەپتىرىگە ئايرىپ قويماي ، پۈتكۈل ئانالىز خىزمەت ئېقىمىنى بىۋاسىتە سودا جەريانىڭىزغا سىڭدۈرەلەيسىز. سىز تەجرىبە سانلىق مەلۇماتلىرىنى تارتىپ چىقىرىدىغان ، ئۆزىڭىز ياقتۇرىدىغان Python بولىقى ئارقىلىق تەھلىل يۈرگۈزەلەيدىغان ۋە پۈتكۈل گۇرۇپپىغا كۆرۈنگەن باشقۇرۇش تاختىسىنى ئاپتوماتىك ھالدا تارقىتىدىغان مودۇل قۇرالايسىز. بۇ سانلىق مەلۇمات ئارقىلىق تەجرىبە قىلىش مەدەنىيىتىنى بارلىققا كەلتۈرىدۇ ، مەھسۇلات ئېچىشتىن تارتىپ سېتىش تەشۋىقاتىغىچە بولغان ھەر بىر قارارنىڭ ئىشەنچلىك ئىسپاتلار بىلەن خەۋەردار بولۇشىغا كاپالەتلىك قىلىدۇ. Mewayz نىڭ مودۇللۇقىدىن پايدىلىنىپ ، كۈچلۈك ھەم قولايلىق بولغان كۈچلۈك A / B سىناق رامكىسىنى قۇرالايسىز.

دائىم سورايدىغان سوئاللار

تونۇشتۇرۇش: A / B سىنىقىنىڭ كۈچى ۋە كەمچىلىكى

A / B سىنىقى سانلىق مەلۇمات ئارقىلىق تەدبىر بەلگىلەشنىڭ ئۇل تېشى بولۇپ ، كارخانىلارنىڭ ئۈچەي ھېسسىياتىدىن ھالقىپ ، تەجرىبە خاراكتېرلىك ئىسپاتلار ئارقىلىق ئىستراتېگىيىلىك تاللاش ئېلىپ بارالايدۇ. مەيلى يېڭى تور بېكەت ئورۇنلاشتۇرۇشىنى ، سېتىش ئېلېكترونلۇق خەت تېمىسى ياكى مەھسۇلاتىڭىزدىكى ئىقتىدارنى سىنىسىڭىز ، ياخشى ئىجرا قىلىنغان A / B سىنىقى مۇھىم ئۆلچەملەرگە كۆرۈنەرلىك تەسىر كۆرسىتىدۇ. قانداقلا بولمىسۇن ، خام تەجرىبە سانلىق مەلۇماتلىرىدىن ئېنىق ، ستاتىستىكىلىق ساغلام يەكۈنگە سەپەرنى مۇرەككەپلىك بىلەن تولدۇرغىلى بولىدۇ. Python مول سانلىق مەلۇمات ئىلمى كۈتۈپخانىلىرىنىڭ ئېكولوگىيىلىك سىستېمىسى بىلەن كەم بولسا بولمايدىغان قورالغا ئايلىنىدۇ. ئۇ ئانالىزچىلار ۋە ئىنژېنېرلارنىڭ نەتىجىنى قاتتىق تەھلىل قىلىشىغا ھوقۇق بېرىدۇ ، ئەمما بىر قانچە كۈچلۈك بولاقلار بىلەن مۇۋاپىقسىنى تاللاش بىر قىيىن مەسىلە. بۇ ماقالىدە A / B سىناق ئانالىزى ئۈچۈن ئەڭ ئالقىشقا ئېرىشكەن Python بوغچىسىنى سېلىشتۇرىمىز ، كود مىساللىرى بىلەن تاماملىنىپ ، يولغا قويۇشىڭىزغا يېتەكچىلىك قىلىمىز.

Scipy.stats: ئاساس ئۇسۇلى

A / B سىنىقىدىن باشلانغان ياكى يېنىك ، تولغاقسىز ھەل قىلىش چارىسى لازىم بولغانلارغا نىسبەتەن ، «scipy.stats» مودۇلى تاللاشتىكى تاللاش. ئۇ قىياس سىنىقى ئۈچۈن زۆرۈر بولغان ئاساسىي ستاتىستىكىلىق ئىقتىدارلار بىلەن تەمىنلەيدۇ. تىپىك خىزمەت ئېقىمى ئوقۇغۇچىلارنىڭ T سىنىقى ياكى چى چاسا سىنىقىغا ئوخشاش سىناقتىن پايدىلىنىپ p قىممىتىنى ھېسابلاشنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ. يۇقىرى جانلىق بولسىمۇ ، بۇ ئۇسۇل سىزدىن سانلىق مەلۇمات تەييارلاشنى قولدا بىر تەرەپ قىلىش ، ئىشەنچ ئارىلىقىنى ھېسابلاش ۋە خام مەھسۇلاتنى چۈشەندۈرۈشنى تەلەپ قىلىدۇ. بۇ كۈچلۈك ، ئەمما قول سېلىپ ئىشلەش ئۇسۇلى.

Statsmodels: ئۇنىۋېرسال ستاتىستىكىلىق مودېل

تېخىمۇ تەپسىلىي ۋە مەخسۇس سىناقلارغا ئېھتىياجلىق بولغاندا ، «statsmodels» تېخىمۇ ئىلغار تاللاش. ئۇ مەخسۇس ستاتىستىكىلىق مودېل ئۈچۈن لايىھەلەنگەن بولۇپ ، A / B سىناق سىنارىيەسىگە ماسلاشتۇرۇلغان تېخىمۇ مول مەزمۇنلۇق مەھسۇلات بىلەن تەمىنلەيدۇ. نىسبەت سانلىق مەلۇماتلىرىغا (ئايلاندۇرۇش نىسبىتىگە ئوخشاش) سىز «نىسبەت_ ztest» ئىقتىدارىنى ئىشلىتەلەيسىز ، ئۇ سىناق ستاتىستىكىسى ، p قىممىتى ۋە ئىشەنچ ئارىلىقىنى ھېسابلاشنى ئاپتوماتىك بىر تەرەپ قىلىدۇ. بۇ ئاساسىي «scipy.stats» ئۇسۇلىغا سېلىشتۇرغاندا كودنى تېخىمۇ پاكىز ۋە نەتىجىنى چۈشەندۈرۈشكە قولايلىق يارىتىدۇ.

مەخسۇس كۇتۇپخانىلار: چۈشىنىشنىڭ ئەڭ ئاسان يولى

دائىم A / B سىنىقى قىلىدىغان گۇرۇپپىلارغا نىسبەتەن ، مەخسۇس كۇتۇپخانىلار ئانالىز قىلىش سۈرئىتىنى تېزلىتىدۇ. «Pingouin» ياكى «ab_testing» غا ئوخشاش ئورالمىلار بىر قۇر كودتا سىناقنىڭ تولۇق خۇلاسىسىنى چىقىرىدىغان يۇقىرى دەرىجىلىك ئىقتىدارلار بىلەن تەمىنلەيدۇ. بۇ خۇلاسە ھەمىشە p قىممىتى ، ئىشەنچ ئارىلىقى ، Bayesian ئېھتىماللىقى ۋە ئۈنۈم چوڭلۇقى مۆلچەرىنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ ، بۇ تەجرىبە نەتىجىسىنى بىر پۈتۈن كۆز بىلەن تەمىنلەيدۇ. بۇ ئانالىزنى ئاپتوماتىك تۇرۇبا ياكى باشقۇرۇش تاختىسىغا بىرلەشتۈرۈشكە ماس كېلىدۇ.

ئانالىزنى سودا خىزمەت ئېقىمىڭىزغا بىرلەشتۈرۈش

مۇۋاپىق بولاقنى تاللاش پەقەت جەڭنىڭ بىر قىسمى. A / B سىنىقىنىڭ ھەقىقىي قىممىتى چۈشەنچە سىزنىڭ سودا مەشغۇلاتىڭىزغا بىر گەۋدىلەشتۈرۈلگەندە ئەمەلگە ئاشىدۇ. بۇ يەردە Mewayz غا ئوخشاش مودۇللۇق سودا مەشغۇلات سىستېمىسى ئەۋزەل. Mewayz ئانالىز خاتىرىسىنى Jupyter دەپتىرىگە ئايرىپ قويماي ، پۈتكۈل ئانالىز خىزمەت ئېقىمىنى بىۋاسىتە سودا جەريانىڭىزغا سىڭدۈرەلەيسىز. سىز تەجرىبە سانلىق مەلۇماتلىرىنى تارتىپ چىقىرىدىغان ، ئۆزىڭىز ياقتۇرىدىغان Python بولىقى ئارقىلىق تەھلىل يۈرگۈزەلەيدىغان ۋە پۈتكۈل گۇرۇپپىغا كۆرۈنگەن باشقۇرۇش تاختىسىنى ئاپتوماتىك ھالدا تارقىتىدىغان مودۇل قۇرالايسىز. بۇ سانلىق مەلۇمات ئارقىلىق تەجرىبە قىلىش مەدەنىيىتىنى بارلىققا كەلتۈرىدۇ ، مەھسۇلات ئېچىشتىن تارتىپ سېتىش تەشۋىقاتىغىچە بولغان ھەر بىر قارارنىڭ ئىشەنچلىك ئىسپاتلار بىلەن خەۋەردار بولۇشىغا كاپالەتلىك قىلىدۇ. Mewayz نىڭ مودۇللۇقىدىن پايدىلىنىپ ، كۈچلۈك ھەم قولايلىق بولغان كۈچلۈك A / B سىناق رامكىسىنى قۇرالايسىز.