A / B ପରୀକ୍ଷା ବିଶ୍ଳେଷଣ ପାଇଁ ପାଇଥନ୍ ପ୍ୟାକେଜ୍ ତୁଳନା କରିବା (କୋଡ୍ ଉଦାହରଣ ସହିତ)

ପରିଚୟ: A / B ପରୀକ୍ଷଣର ଶକ୍ତି ଏବଂ ଖାଲ |

A / B ପରୀକ୍ଷଣ ହେଉଛି ତଥ୍ୟ ଚାଳିତ ନିଷ୍ପତ୍ତି ଗ୍ରହଣର ଏକ ମୂଳଦୁଆ, ଯାହା ବ୍ୟବସାୟକୁ ଅନ୍ତ gut କରଣ ଭାବନାକୁ ଅତିକ୍ରମ କରିବାକୁ ଏବଂ ପରୀକ୍ଷାମୂଳକ ପ୍ରମାଣ ଦ୍ୱାରା ସମର୍ଥିତ ରଣନୀତିକ ପସନ୍ଦ କରିବାକୁ ଅନୁମତି ଦିଏ | ଆପଣ ଏକ ନୂତନ ୱେବସାଇଟ୍ ଲେଆଉଟ୍, ମାର୍କେଟିଂ ଇମେଲ୍ ବିଷୟ ରେଖା, କିମ୍ବା ଆପଣଙ୍କ ଉତ୍ପାଦରେ ଏକ ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ପରୀକ୍ଷା କରୁଛନ୍ତି, ଏକ ସୁପରିଚାଳିତ A / B ପରୀକ୍ଷା କି ମେଟ୍ରିକ୍ ଉପରେ ଯଥେଷ୍ଟ ପ୍ରଭାବ ପକାଇପାରେ | ତଥାପି, କଞ୍ଚା ପରୀକ୍ଷଣ ତଥ୍ୟରୁ ଏକ ସ୍ୱଚ୍ଛ, ପରିସଂଖ୍ୟାନିକ ସଠିକ୍ ସିଦ୍ଧାନ୍ତ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଯାତ୍ରା ଜଟିଳତା ସହିତ ପରିପୂର୍ଣ୍ଣ ହୋଇପାରେ | ଡାଟା ସାଇନ୍ସ ଲାଇବ୍ରେରୀଗୁଡ଼ିକର ସମୃଦ୍ଧ ଇକୋସିଷ୍ଟମ୍ ସହିତ ପାଇଥନ୍ ହେଉଛି ଏକ ଅପରିହାର୍ଯ୍ୟ ଉପକରଣ | ଫଳାଫଳକୁ କଠୋର ଭାବରେ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିବାକୁ ଏହା ବିଶ୍ଳେଷକ ଏବଂ ଇଞ୍ଜିନିୟରମାନଙ୍କୁ ସଶକ୍ତ କରେ, କିନ୍ତୁ ଅନେକ ଶକ୍ତିଶାଳୀ ପ୍ୟାକେଜ୍ ଉପଲବ୍ଧ ହେଲେ, ସଠିକ୍ ବାଛିବା ଏକ ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜ ହୋଇପାରେ | ଏହି ଆର୍ଟିକିଲରେ, ଆମେ A / B ପରୀକ୍ଷା ବିଶ୍ଳେଷଣ ପାଇଁ କେତେକ ଲୋକପ୍ରିୟ ପାଇଥନ୍ ପ୍ୟାକେଜ୍ ତୁଳନା କରିବୁ, ଆପଣଙ୍କର କାର୍ଯ୍ୟକାରିତାକୁ ମାର୍ଗଦର୍ଶନ କରିବା ପାଇଁ କୋଡ୍ ଉଦାହରଣ ସହିତ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ |

Scipy.stats: ମୂଳ ଆଭିମୁଖ୍ୟ |

ଯେଉଁମାନେ A / B ପରୀକ୍ଷଣରୁ ଆରମ୍ଭ କରନ୍ତି କିମ୍ବା ହାଲୁକା, ନୋ-ଫ୍ରିଲ୍ସ ସମାଧାନ ଆବଶ୍ୟକ କରନ୍ତି, ସେମାନଙ୍କ ପାଇଁ “scipy.stats” ମଡ୍ୟୁଲ୍ ହେଉଛି ପସନ୍ଦ | ହାଇପୋଥେସିସ୍ ପରୀକ୍ଷଣ ପାଇଁ ଏହା ଆବଶ୍ୟକ ମ fundamental ଳିକ ପରିସଂଖ୍ୟାନ କାର୍ଯ୍ୟ ଯୋଗାଏ | ସାଧାରଣ କାର୍ଯ୍ୟ ପ୍ରବାହରେ p- ମୂଲ୍ୟ ଗଣନା କରିବା ପାଇଁ ଛାତ୍ରଙ୍କ ଟି-ଟେଷ୍ଟ କିମ୍ବା ଚି-ସ୍କ୍ୱାର୍ଡ ପରୀକ୍ଷା ପରି ଏକ ପରୀକ୍ଷା ବ୍ୟବହାର ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ | ଅତ୍ୟଧିକ ନମନୀୟ ଥିବାବେଳେ, ଏହି ପଦ୍ଧତି ଆପଣଙ୍କୁ ତଥ୍ୟ ପ୍ରସ୍ତୁତିକୁ ମାନୁଆଲୀ ପରିଚାଳନା କରିବା, ଆତ୍ମବିଶ୍ୱାସର ବ୍ୟବଧାନ ଗଣନା କରିବା ଏବଂ କଞ୍ଚା ଫଳାଫଳକୁ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରିବା ଆବଶ୍ୟକ କରେ | ଏହା ଏକ ଶକ୍ତିଶାଳୀ କିନ୍ତୁ ହ୍ୟାଣ୍ଡ-ଅନ୍ ପଦ୍ଧତି |

|

"scipy.stats" ରୁ ଆରମ୍ଭ କରିବା ଅନ୍ତର୍ନିହିତ ପରିସଂଖ୍ୟାନର ଏକ ଗଭୀର ବୁ understanding ାମଣାକୁ ବାଧ୍ୟ କରିଥାଏ, ଯାହାକି କ data ଣସି ଡାଟା ପ୍ରଫେସନାଲ ପାଇଁ ଅମୂଲ୍ୟ ଅଟେ | "

ଦୁଇଟି ଗୋଷ୍ଠୀ ମଧ୍ୟରେ ରୂପାନ୍ତର ହାର ତୁଳନାରେ ଏକ ଟି-ଟେଷ୍ଟର ଏକ ଉଦାହରଣ ଏଠାରେ ଅଛି:

|

`` python | ସ୍କିପି ଆମଦାନୀ ପରିସଂଖ୍ୟାନରୁ | np ଭାବରେ numpy ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ | # ନମୁନା ତଥ୍ୟ: ରୂପାନ୍ତର ପାଇଁ 1, କ no ଣସି ରୂପାନ୍ତର ପାଇଁ 0 | group_a = np.array ([1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1]) 10 ରୁ # 4 ରୂପାନ୍ତର | group_b = np.array ([1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0]) 10 ରୁ # 7 ପରିବର୍ତ୍ତନ t_stat, p_value = stats.ttest_ind (group_a, group_b) ମୁଦ୍ରଣ (f "ଟି-ପରିସଂଖ୍ୟାନ: {t_stat: .4f}, P- ମୂଲ୍ୟ: {p_ ମୂଲ୍ୟ: .4f}") ଯଦି p_value <0.05: ମୁଦ୍ରଣ କରନ୍ତୁ ("ପରିସଂଖ୍ୟାନିକ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ପାର୍ଥକ୍ୟ ଚିହ୍ନଟ ହେଲା!") ଅନ୍ୟ: ମୁଦ୍ରଣ କରନ୍ତୁ ("କ stat ଣସି ପରିସଂଖ୍ୟାନିକ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ପାର୍ଥକ୍ୟ ଚିହ୍ନଟ ହୋଇନାହିଁ |") ``

ଷ୍ଟାଟସ୍ମୋଡେଲ୍: ବିସ୍ତୃତ ପରିସଂଖ୍ୟାନ ମଡେଲିଂ |

ଯେତେବେଳେ ଆପଣ ଅଧିକ ବିବରଣୀ ଏବଂ ବିଶେଷ ପରୀକ୍ଷଣ ଆବଶ୍ୟକ କରନ୍ତି, “ଷ୍ଟାଟସ୍ମୋଡେଲ୍” ଏକ ଉନ୍ନତ ବିକଳ୍ପ ଅଟେ | ପରିସଂଖ୍ୟାନ ମଡେଲିଂ ପାଇଁ ଏହା ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ଭାବରେ ଡିଜାଇନ୍ ହୋଇଛି ଏବଂ A / B ପରୀକ୍ଷଣ ପରିସ୍ଥିତି ପାଇଁ ଅଧିକ ସୂଚନାପୂର୍ଣ୍ଣ ଆଉଟପୁଟ୍ ପ୍ରଦାନ କରେ | ଅନୁପାତ ତଥ୍ୟ ପାଇଁ (ରୂପାନ୍ତର ହାର ପରି), ଆପଣ `proporsions_ztest` ଫଙ୍କସନ୍ ବ୍ୟବହାର କରିପାରିବେ, ଯାହା ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭାବରେ ପରୀକ୍ଷା ପରିସଂଖ୍ୟାନ, p- ମୂଲ୍ୟ, ଏବଂ ଆତ୍ମବିଶ୍ୱାସର ବ୍ୟବଧାନକୁ ଗଣନା କରିଥାଏ | ମ the ଳିକ `scipy.stats` ପଦ୍ଧତି ତୁଳନାରେ ଏହା କୋଡ୍ କ୍ଲିନର୍ ଏବଂ ଫଳାଫଳକୁ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରିବା ସହଜ କରିଥାଏ |

`` python | ଅନୁପାତ ଭାବରେ statsmodels.stats.proportion ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ | # ସଫଳତା ଏବଂ ନମୁନା ଆକାରର ଗଣନା ବ୍ୟବହାର କରିବା | ସଫଳତା = [40, 55] # ଗ୍ରୁପ୍ A ଏବଂ B ରେ ପରିବର୍ତ୍ତନର ସଂଖ୍ୟା | nobs = [100, 100] # ଗ୍ରୁପ୍ A ଏବଂ B ର ମୋଟ ଉପଭୋକ୍ତା | z_stat, p_value = ratio.proportions_ztest (ସଫଳତା, ନୋବସ୍) ମୁଦ୍ରଣ (f "Z- ପରିସଂଖ୍ୟାନ: {z_stat: .4f}, P- ମୂଲ୍ୟ: {p_ ମୂଲ୍ୟ: .4f}") ``

ବିଶେଷ ଲାଇବ୍ରେରୀଗୁଡିକ: ଅନ୍ତ ight ଜ୍ଞାନର ସହଜ ପଥ |

ଦଳଗୁଡିକ ପାଇଁ ଯେଉଁମାନେ ବାରମ୍ବାର A / B ପରୀକ୍ଷା କରନ୍ତି, ବିଶେଷ ଲାଇବ୍ରେରୀଗୁଡିକ ନାଟକୀୟ ଭାବରେ ବିଶ୍ଳେଷଣ ପ୍ରକ୍ରିୟାକୁ ତ୍ୱରାନ୍ୱିତ କରିପାରନ୍ତି | "Pingouin" କିମ୍ବା "ab_testing" ପରି ପ୍ୟାକେଜଗୁଡିକ ଉଚ୍ଚ-ସ୍ତରୀୟ କାର୍ଯ୍ୟଗୁଡ଼ିକ ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ ଯାହାକି ଏକ ଧାଡିରେ କୋଡ୍ ର ପରୀକ୍ଷଣର ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ସାରାଂଶ ପ୍ରଦାନ କରେ | ଏହି ସାରାଂଶଗୁଡ଼ିକ ପ୍ରାୟତ p p- ମୂଲ୍ୟ, ଆତ୍ମବିଶ୍ୱାସର ବ୍ୟବଧାନ, ବାଇସିଆନ୍ ସମ୍ଭାବନା, ଏବଂ ଏକ ପ୍ରଭାବ ଆକାର ଆକଳନ ଅନ୍ତର୍ଭୂକ୍ତ କରେ, ପରୀକ୍ଷଣର ଫଳାଫଳଗୁଡିକର ଏକ ସାମଗ୍ରିକ ଦୃଶ୍ୟ ପ୍ରଦାନ କରେ | ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ପାଇପଲାଇନ କିମ୍ବା ଡ୍ୟାସବୋର୍ଡରେ ବିଶ୍ଳେଷଣକୁ ଏକତ୍ର କରିବା ପାଇଁ ଏହା ଆଦର୍ଶ ଅଟେ |

|

• Scipy.stats: ଭିତ୍ତିପ୍ରସ୍ତର, ନମନୀୟ, କିନ୍ତୁ ମାନୁଆଲ |
• ଷ୍ଟାଟସ୍ମୋଡେଲ୍: ବିସ୍ତୃତ ଆଉଟପୁଟ୍, ପରିସଂଖ୍ୟାନ ଶୁଦ୍ଧବାଦୀଙ୍କ ପାଇଁ ଉତ୍ତମ |
• ପିଙ୍ଗୁଇନ୍: ଉପଭୋକ୍ତା-ଅନୁକୂଳ, ବିସ୍ତୃତ ସାରାଂଶ ପରିସଂଖ୍ୟାନ |
• ab_testing: A / B ପରୀକ୍ଷା ପାଇଁ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ଭାବରେ ଡିଜାଇନ୍ ହୋଇଛି, ପ୍ରାୟତ Bay ବାଇସିଆନ୍ ପଦ୍ଧତି ଅନ୍ତର୍ଭୂକ୍ତ କରେ |

ଏକ କପଟେଟିକାଲ୍ "ab_testing" ଲାଇବ୍ରେରୀ ବ୍ୟବହାର କରି ଉଦାହରଣ:

💡 DID YOU KNOW?

Mewayz replaces 8+ business tools in one platform

CRM · Invoicing · HR · Projects · Booking · eCommerce · POS · Analytics. Free forever plan available.

Start Free →

|

`` python | ଏକ ବିଶେଷ ଲାଇବ୍ରେରୀ ପାଇଁ # କପଟେଟିକାଲ୍ ଉଦାହରଣ | ab_testing import import_ab_test ରୁ | ଫଳାଫଳ = ବିଶ୍ଳେଷଣ_ବ_ ଟେଷ୍ଟ ( group_a_conversions = 40, group_a_total = 100, group_b_conversions = 55, group_b_total = 100 ) ମୁଦ୍ରଣ (results.summary ()) ``

ଆପଣଙ୍କର ବ୍ୟବସାୟ କାର୍ଯ୍ୟ ପ୍ରବାହରେ ବିଶ୍ଳେଷଣକୁ ଏକତ୍ର କରିବା |

ସଠିକ୍ ପ୍ୟାକେଜ୍ ବାଛିବା କେବଳ ଯୁଦ୍ଧର ଏକ ଅଂଶ | A / B ପରୀକ୍ଷଣର ପ୍ରକୃତ ମୂଲ୍ୟ ହୃଦୟଙ୍ଗମ ହୁଏ ଯେତେବେଳେ ଅନ୍ତର୍ନିହିତଗୁଡିକ ତୁମର ବ୍ୟବସାୟ କାର୍ଯ୍ୟରେ ନିରବିହୀନ ଭାବରେ ସଂଯୁକ୍ତ ହୁଏ | ଏହା ହେଉଛି ଯେଉଁଠାରେ ମେୱାଇଜ୍ ପରି ଏକ ମଡ୍ୟୁଲାର୍ ବ୍ୟବସାୟ OS ଅଧିକ | ଏକ ଜୁପିଟର ନୋଟବୁକ୍ ରେ ବିଶ୍ଳେଷଣ ସ୍କ୍ରିପ୍ଟଗୁଡିକ ପୃଥକ କରିବା ପରିବର୍ତ୍ତେ, ମେୱାଇଜ୍ ଆପଣଙ୍କୁ ସମଗ୍ର ଆନାଲିଟିକାଲ୍ ୱାର୍କଫ୍ଲୋକୁ ସିଧାସଳଖ ଆପଣଙ୍କର ବ୍ୟବସାୟ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ଏମ୍ବେଡ୍ କରିବାକୁ ଅନୁମତି ଦିଏ | ଆପଣ ଏକ ମଡ୍ୟୁଲ୍ ସୃଷ୍ଟି କରିପାରିବେ ଯାହା ପରୀକ୍ଷଣ ତଥ୍ୟ ଟାଣେ, ଆପଣଙ୍କର ପସନ୍ଦିତ ପାଇଥନ୍ ପ୍ୟାକେଜ୍ ବ୍ୟବହାର କରି ବିଶ୍ଳେଷଣ ଚଳାଇଥାଏ ଏବଂ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭାବରେ ସମଗ୍ର ଦଳକୁ ଦୃଶ୍ୟମାନ ହେଉଥିବା ଏକ ଡ୍ୟାସବୋର୍ଡକୁ ସ୍ଥାନିତ କରେ | ଏହା ତଥ୍ୟ ଚାଳିତ ପରୀକ୍ଷଣର ଏକ ସଂସ୍କୃତି ସୃଷ୍ଟି କରେ, ଉତ୍ପାଦ ବିକାଶ ଠାରୁ ଆରମ୍ଭ କରି ମାର୍କେଟିଂ ଅଭିଯାନ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ପ୍ରତ୍ୟେକ ନିଷ୍ପତ୍ତି ନିର୍ଭରଯୋଗ୍ୟ ପ୍ରମାଣ ଦ୍ୱାରା ସୂଚିତ କରାଯାଏ | ମେୱାଇଜ୍ଙ୍କ ମଡ୍ୟୁଲେରିଟି ବ୍ୟବହାର କରି, ଆପଣ ଏକ ଦୃ ust A / B ପରୀକ୍ଷଣ framework ାଞ୍ଚା ନିର୍ମାଣ କରିପାରିବେ ଯାହା ଉଭୟ ଶକ୍ତିଶାଳୀ ଏବଂ ଉପଲବ୍ଧ ଅଟେ |

ବାରମ୍ବାର ପଚରାଯାଉଥିବା ପ୍ରଶ୍ନ |

ପରିଚୟ: A / B ପରୀକ୍ଷଣର ଶକ୍ତି ଏବଂ ଖାଲ |

A / B ପରୀକ୍ଷଣ ହେଉଛି ତଥ୍ୟ ଚାଳିତ ନିଷ୍ପତ୍ତି ଗ୍ରହଣର ଏକ ମୂଳଦୁଆ, ଯାହା ବ୍ୟବସାୟକୁ ଅନ୍ତ gut କରଣ ଭାବନାକୁ ଅତିକ୍ରମ କରିବାକୁ ଏବଂ ପରୀକ୍ଷାମୂଳକ ପ୍ରମାଣ ଦ୍ୱାରା ସମର୍ଥିତ ରଣନୀତିକ ପସନ୍ଦ କରିବାକୁ ଅନୁମତି ଦିଏ | ଆପଣ ଏକ ନୂତନ ୱେବସାଇଟ୍ ଲେଆଉଟ୍, ମାର୍କେଟିଂ ଇମେଲ୍ ବିଷୟ ରେଖା, କିମ୍ବା ଆପଣଙ୍କ ଉତ୍ପାଦରେ ଏକ ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ପରୀକ୍ଷା କରୁଛନ୍ତି, ଏକ ସୁପରିଚାଳିତ A / B ପରୀକ୍ଷା କି ମେଟ୍ରିକ୍ ଉପରେ ଯଥେଷ୍ଟ ପ୍ରଭାବ ପକାଇପାରେ | ତଥାପି, କଞ୍ଚା ପରୀକ୍ଷଣ ତଥ୍ୟରୁ ଏକ ସ୍ୱଚ୍ଛ, ପରିସଂଖ୍ୟାନିକ ସଠିକ୍ ସିଦ୍ଧାନ୍ତ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଯାତ୍ରା ଜଟିଳତା ସହିତ ପରିପୂର୍ଣ୍ଣ ହୋଇପାରେ | ଡାଟା ସାଇନ୍ସ ଲାଇବ୍ରେରୀଗୁଡ଼ିକର ସମୃଦ୍ଧ ଇକୋସିଷ୍ଟମ୍ ସହିତ ପାଇଥନ୍ ହେଉଛି ଏକ ଅପରିହାର୍ଯ୍ୟ ଉପକରଣ | ଫଳାଫଳକୁ କଠୋର ଭାବରେ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିବାକୁ ଏହା ବିଶ୍ଳେଷକ ଏବଂ ଇଞ୍ଜିନିୟରମାନଙ୍କୁ ସଶକ୍ତ କରେ, କିନ୍ତୁ ଅନେକ ଶକ୍ତିଶାଳୀ ପ୍ୟାକେଜ୍ ଉପଲବ୍ଧ ହେଲେ, ସଠିକ୍ ବାଛିବା ଏକ ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜ ହୋଇପାରେ | ଏହି ଆର୍ଟିକିଲରେ, ଆମେ A / B ପରୀକ୍ଷା ବିଶ୍ଳେଷଣ ପାଇଁ କେତେକ ଲୋକପ୍ରିୟ ପାଇଥନ୍ ପ୍ୟାକେଜ୍ ତୁଳନା କରିବୁ, ଆପଣଙ୍କର କାର୍ଯ୍ୟକାରିତାକୁ ମାର୍ଗଦର୍ଶନ କରିବା ପାଇଁ କୋଡ୍ ଉଦାହରଣ ସହିତ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ |

Scipy.stats: ମୂଳ ଆଭିମୁଖ୍ୟ |

ଯେଉଁମାନେ A / B ପରୀକ୍ଷଣରୁ ଆରମ୍ଭ କରନ୍ତି କିମ୍ବା ହାଲୁକା, ନୋ-ଫ୍ରିଲ୍ସ ସମାଧାନ ଆବଶ୍ୟକ କରନ୍ତି, ସେମାନଙ୍କ ପାଇଁ “scipy.stats” ମଡ୍ୟୁଲ୍ ହେଉଛି ପସନ୍ଦ | ହାଇପୋଥେସିସ୍ ପରୀକ୍ଷଣ ପାଇଁ ଏହା ଆବଶ୍ୟକ ମ fundamental ଳିକ ପରିସଂଖ୍ୟାନ କାର୍ଯ୍ୟ ଯୋଗାଏ | ସାଧାରଣ କାର୍ଯ୍ୟ ପ୍ରବାହରେ p- ମୂଲ୍ୟ ଗଣନା କରିବା ପାଇଁ ଛାତ୍ରଙ୍କ ଟି-ଟେଷ୍ଟ କିମ୍ବା ଚି-ସ୍କ୍ୱାର୍ଡ ପରୀକ୍ଷା ପରି ଏକ ପରୀକ୍ଷା ବ୍ୟବହାର ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ | ଅତ୍ୟଧିକ ନମନୀୟ ଥିବାବେଳେ, ଏହି ପଦ୍ଧତି ଆପଣଙ୍କୁ ତଥ୍ୟ ପ୍ରସ୍ତୁତିକୁ ମାନୁଆଲୀ ପରିଚାଳନା କରିବା, ଆତ୍ମବିଶ୍ୱାସର ବ୍ୟବଧାନ ଗଣନା କରିବା ଏବଂ କଞ୍ଚା ଫଳାଫଳକୁ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରିବା ଆବଶ୍ୟକ କରେ | ଏହା ଏକ ଶକ୍ତିଶାଳୀ କିନ୍ତୁ ହ୍ୟାଣ୍ଡ-ଅନ୍ ପଦ୍ଧତି |

|

ଷ୍ଟାଟସ୍ମୋଡେଲ୍: ବିସ୍ତୃତ ପରିସଂଖ୍ୟାନ ମଡେଲିଂ |

ଯେତେବେଳେ ଆପଣ ଅଧିକ ବିବରଣୀ ଏବଂ ବିଶେଷ ପରୀକ୍ଷଣ ଆବଶ୍ୟକ କରନ୍ତି, “ଷ୍ଟାଟସ୍ମୋଡେଲ୍” ଏକ ଉନ୍ନତ ବିକଳ୍ପ ଅଟେ | ପରିସଂଖ୍ୟାନ ମଡେଲିଂ ପାଇଁ ଏହା ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ଭାବରେ ଡିଜାଇନ୍ ହୋଇଛି ଏବଂ A / B ପରୀକ୍ଷଣ ପରିସ୍ଥିତି ପାଇଁ ଅଧିକ ସୂଚନାପୂର୍ଣ୍ଣ ଆଉଟପୁଟ୍ ପ୍ରଦାନ କରେ | ଅନୁପାତ ତଥ୍ୟ ପାଇଁ (ରୂପାନ୍ତର ହାର ପରି), ଆପଣ `proporsions_ztest` ଫଙ୍କସନ୍ ବ୍ୟବହାର କରିପାରିବେ, ଯାହା ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭାବରେ ପରୀକ୍ଷା ପରିସଂଖ୍ୟାନ, p- ମୂଲ୍ୟ, ଏବଂ ଆତ୍ମବିଶ୍ୱାସର ବ୍ୟବଧାନକୁ ଗଣନା କରିଥାଏ | ମ the ଳିକ `scipy.stats` ପଦ୍ଧତି ତୁଳନାରେ ଏହା କୋଡ୍ କ୍ଲିନର୍ ଏବଂ ଫଳାଫଳକୁ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରିବା ସହଜ କରିଥାଏ |

ବିଶେଷ ଲାଇବ୍ରେରୀଗୁଡିକ: ଅନ୍ତ ight ଜ୍ଞାନର ସହଜ ପଥ |

ଦଳଗୁଡିକ ପାଇଁ ଯେଉଁମାନେ ବାରମ୍ବାର A / B ପରୀକ୍ଷା କରନ୍ତି, ବିଶେଷ ଲାଇବ୍ରେରୀଗୁଡିକ ନାଟକୀୟ ଭାବରେ ବିଶ୍ଳେଷଣ ପ୍ରକ୍ରିୟାକୁ ତ୍ୱରାନ୍ୱିତ କରିପାରନ୍ତି | "Pingouin" କିମ୍ବା "ab_testing" ପରି ପ୍ୟାକେଜଗୁଡିକ ଉଚ୍ଚ-ସ୍ତରୀୟ କାର୍ଯ୍ୟଗୁଡ଼ିକ ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ ଯାହାକି ଏକ ଧାଡିରେ କୋଡ୍ ର ପରୀକ୍ଷଣର ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ସାରାଂଶ ପ୍ରଦାନ କରେ | ଏହି ସାରାଂଶଗୁଡ଼ିକ ପ୍ରାୟତ p p- ମୂଲ୍ୟ, ଆତ୍ମବିଶ୍ୱାସର ବ୍ୟବଧାନ, ବାଇସିଆନ୍ ସମ୍ଭାବନା, ଏବଂ ଏକ ପ୍ରଭାବ ଆକାର ଆକଳନ ଅନ୍ତର୍ଭୂକ୍ତ କରେ, ପରୀକ୍ଷଣର ଫଳାଫଳଗୁଡିକର ଏକ ସାମଗ୍ରିକ ଦୃଶ୍ୟ ପ୍ରଦାନ କରେ | ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ପାଇପଲାଇନ କିମ୍ବା ଡ୍ୟାସବୋର୍ଡରେ ବିଶ୍ଳେଷଣକୁ ଏକତ୍ର କରିବା ପାଇଁ ଏହା ଆଦର୍ଶ ଅଟେ |

|

ଆପଣଙ୍କର ବ୍ୟବସାୟ କାର୍ଯ୍ୟ ପ୍ରବାହରେ ବିଶ୍ଳେଷଣକୁ ଏକତ୍ର କରିବା |

ସଠିକ୍ ପ୍ୟାକେଜ୍ ବାଛିବା କେବଳ ଯୁଦ୍ଧର ଏକ ଅଂଶ | A / B ପରୀକ୍ଷଣର ପ୍ରକୃତ ମୂଲ୍ୟ ହୃଦୟଙ୍ଗମ ହୁଏ ଯେତେବେଳେ ଅନ୍ତର୍ନିହିତଗୁଡିକ ତୁମର ବ୍ୟବସାୟ କାର୍ଯ୍ୟରେ ନିରବିହୀନ ଭାବରେ ସଂଯୁକ୍ତ ହୁଏ | ଏହା ହେଉଛି ଯେଉଁଠାରେ ମେୱାଇଜ୍ ପରି ଏକ ମଡ୍ୟୁଲାର୍ ବ୍ୟବସାୟ OS ଅଧିକ | ଏକ ଜୁପିଟର ନୋଟବୁକ୍ ରେ ବିଶ୍ଳେଷଣ ସ୍କ୍ରିପ୍ଟଗୁଡିକ ପୃଥକ କରିବା ପରିବର୍ତ୍ତେ, ମେୱାଇଜ୍ ଆପଣଙ୍କୁ ସମଗ୍ର ଆନାଲିଟିକାଲ୍ ୱାର୍କଫ୍ଲୋକୁ ସିଧାସଳଖ ଆପଣଙ୍କର ବ୍ୟବସାୟ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ଏମ୍ବେଡ୍ କରିବାକୁ ଅନୁମତି ଦିଏ | ଆପଣ ଏକ ମଡ୍ୟୁଲ୍ ସୃଷ୍ଟି କରିପାରିବେ ଯାହା ପରୀକ୍ଷଣ ତଥ୍ୟ ଟାଣେ, ଆପଣଙ୍କର ପସନ୍ଦିତ ପାଇଥନ୍ ପ୍ୟାକେଜ୍ ବ୍ୟବହାର କରି ବିଶ୍ଳେଷଣ ଚଳାଇଥାଏ ଏବଂ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭାବରେ ସମଗ୍ର ଦଳକୁ ଦୃଶ୍ୟମାନ ହେଉଥିବା ଏକ ଡ୍ୟାସବୋର୍ଡକୁ ସ୍ଥାନିତ କରେ | ଏହା ତଥ୍ୟ ଚାଳିତ ପରୀକ୍ଷଣର ଏକ ସଂସ୍କୃତି ସୃଷ୍ଟି କରେ, ଉତ୍ପାଦ ବିକାଶ ଠାରୁ ଆରମ୍ଭ କରି ମାର୍କେଟିଂ ଅଭିଯାନ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ପ୍ରତ୍ୟେକ ନିଷ୍ପତ୍ତି ନିର୍ଭରଯୋଗ୍ୟ ପ୍ରମାଣ ଦ୍ୱାରା ସୂଚିତ କରାଯାଏ | ମେୱାଇଜ୍ଙ୍କ ମଡ୍ୟୁଲେରିଟି ବ୍ୟବହାର କରି, ଆପଣ ଏକ ଦୃ ust A / B ପରୀକ୍ଷଣ framework ାଞ୍ଚା ନିର୍ମାଣ କରିପାରିବେ ଯାହା ଉଭୟ ଶକ୍ତିଶାଳୀ ଏବଂ ଉପଲବ୍ଧ ଅଟେ |

Mewayz

ସହିତ ଆପଣଙ୍କର ବ୍ୟବସାୟକୁ ଷ୍ଟ୍ରିମାଇନ୍ କରନ୍ତୁ |

ମେୱେଜ୍ ଗୋଟିଏ ପ୍ଲାଟଫର୍ମରେ 208 ବ୍ୟବସାୟ ମଡ୍ୟୁଲ୍ ଆଣିଥାଏ - CRM, ଇନଭଏସ୍, ପ୍ରୋଜେକ୍ଟ ମ୍ୟାନେଜମେଣ୍ଟ, ଏବଂ ଅଧିକ | 138,000+ ଉପଭୋକ୍ତାମାନଙ୍କ ସହିତ ଯୋଗ ଦିଅନ୍ତୁ ଯେଉଁମାନେ ସେମାନଙ୍କର କାର୍ଯ୍ୟଧାରାକୁ ସରଳ କରିଥିଲେ |

Free Today Start →

<ସ୍କ୍ରିପ୍ଟ ପ୍ରକାର = "ପ୍ରୟୋଗ / ld + json"> {"@context": "https://schema.org", "@ ପ୍ରକାର": "ପ୍ରବନ୍ଧ", "ହେଡଲାଇନ୍": "A / B ପରୀକ୍ଷା ବିଶ୍ଳେଷଣ ପାଇଁ ପାଇଥନ୍ ପ୍ୟାକେଜ୍ ତୁଳନା କରିବା (କୋଡ୍ ସହିତ) ଉଦାହରଣଗୁଡିକ) 0: 35: 37 + 00: 00 "," ଲେଖକ ": {" @ ପ୍ରକାର ":" ସଂଗଠନ "," ନାମ ":" ମେୱାଇଜ୍ "," url ":" https://mewayz.com "}," ପ୍ରକାଶକ ": {" @ ପ୍ରକାର ":" ସଂଗଠନ "," ନାମ ":" ମେୱାଇଜ୍ "," url ":"