목록AB테스트 (2)
오랑우탄의 반란

과제 설명 PO의 요청 업무: 실험 결과를 분석할 수 있는 대시보드 작업을 진행해주세요![실험 상황 시나리오]이커머스 K사는 웹사이트의 랜딩 페이지 UI 실험을 진행했습니다.유저를 실험군과 대조군으로 나누어 랜딩 페이지 구 버전 A안과 새 버전 B안을 비교하여 약 1달 동안 실험이 진행 되었어요.실험 결과 데이터는 ab_data.csv 파일에 쌓였습니다.A/B 테스트의 성공 지표를 컬럼 converted(페이지 전환 유무)를 활용하여 두가지 랜딩 페이지 실험 결과를 검증하고 싶습니다. ✅ 실험 진행 기간: 약 1달간(2017/1/2 - 1/24)✅ 실험 대상: 총 약 29만명 랜딩 페이지 유입 유저 → 실험군(약 14만명), 대조군(약 14만명)✅ 실험 목표: 유저의 랜딩 페이지 전환율 상승✅ 성공 지..

이전 포스트에 이어 몇 가지 데이터의 유의성 검정을 살펴보겠습니다. A/B 테스트A/B 두 그룹에 대해 어느 것이 더 효과적인지 확인하려는 검정법독립표본 t검정을 수행해 두 개의 독립된 집단 간 평균 차이가 유의미한지 평가사용자를 그룹으로 나눠 다른 버전으로 테스트해보는 등 마케팅, UX 쪽에서 많이 사용됨 전환율, 클릭률, 구매수, 방문 기간, 방문한 페이지 수, 특정 페이지 방문 여부, 매출 등의 지표를 비교 import numpy as npimport scipy.stats as stats# 가정된 전환율 데이터group_a = np.random.binomial(1, 0.30, 100) # 30% 전환율group_b = np.random.binomial(1, 0.45, 100) # 45% 전환율..