biobin的博客

这两个库提供了绘制密度分布图（Kernel Density Estimate, KDE）的功能。运行这段代码后，你会在密度分布图上看到每个数据集的平均值和中位数标记的垂直线，帮助你更好地理解数据的集中趋势。你可以在密度分布图上添加平均值和中位数的垂直线来对比这两个数据集的集中趋势。使用Python中的。

这个实例展示了如何构建一个简单的顾客流失预测模型。通过使用逻辑回归模型，我们可以根据客户的历史行为和特征预测哪些客户可能会流失，并采取相应的措施来减少流失。你可以尝试使用更复杂的模型（如随机森林或XGBoost）来进一步提高预测准确性。

AB测试的基本原理是通过将用户随机分配到不同的测试组（如A组和B组），然后对比不同方案的效果，选择最优方案。假设我们有一个电商网站，正在测试两种不同的促销页面设计（版本A和版本B），并希望确定哪个版本能带来更高的转化率。例如，在电商平台上，目标可能是提升某一商品的购买转化率或增加点击率。监测一定时间内的用户行为数据，重点关注转化率（即点击“立即购买”按钮的用户比例）。优化网站主页的设计，以提高用户点击“立即购买”按钮的转化率。将“立即购买”按钮改为红色，并增大按钮的尺寸可以提高转化率。

配对t检验（Paired t-test）： 用于比较同一组内价格测试前后销售的变化。两因素方差分析（ANOVA）： 用于比较两个组之间测试前后销售变化的差异（交互效应）。