Analitik Pelanggan dan A/B Testing dengan Python

Bab ini mengajarkan Anda cara memvisualisasikan, memanipulasi, dan mengeksplorasi KPI seiring perubahannya dari waktu ke waktu. Melalui berbagai contoh, Anda akan belajar bekerja dengan objek datetime untuk menghitung metrik per satuan waktu. Selanjutnya kita beralih ke teknik untuk membuat grafik berbagai segmen data, serta menerapkan berbagai fungsi smoothing untuk menyingkap tren tersembunyi. Terakhir, kita menelusuri contoh lengkap tentang cara mengidentifikasi masalah melalui analisis data eksploratori atas data pelanggan. Sepanjang bab ini berbagai fungsi diperkenalkan dan dijelaskan dengan cara yang sangat mudah digeneralisasi.

Dalam bab ini Anda akan menyelami A/B testing secara menyeluruh. Anda akan mempelajari matematika dan pengetahuan yang diperlukan untuk merancang dan merencanakan A/B test dengan baik, mulai dari menentukan unit eksperimen hingga mencari seberapa besar ukuran sampel yang dibutuhkan. Bab ini juga memperkenalkan fungsi dan kode yang diperlukan untuk menghitung berbagai besaran yang terkait dengan uji statistik jenis ini.

Setelah menjalankan A/B test, Anda harus menganalisis data dan kemudian mengomunikasikan hasilnya secara efektif. Bab ini dimulai dengan menggabungkan teori signifikansi statistik dan interval kepercayaan dengan alat yang Anda perlukan untuk menghitungnya sendiri dari data. Selanjutnya kita membahas cara memvisualisasikan dan menyampaikan hasil ini secara efektif. Bab ini merupakan puncak dari seluruh pengetahuan yang dibangun sepanjang kursus.