А/В-тестирование – метод, который используется для сравнения двух версий переменной, например, дизайна сайта при маркетинговом исследовании с целью выявления лучшей версии. Это критически важный метод исследования в Data Science, который часто используется различными организациями при принятии решений с целью оптимизации существующего продукта и максимизации прибыли. В посте расскажу об этой теме подробнее.

Data Scientist’ам помимо machine learning зачастую приходится использовать и традиционные методы анализа данных, такие как регрессия и прогнозирование. В данной статье вы узнаете, как с помощью библиотеки Python statsmodels построить модель ARIMA для анализа и прогнозирования временных рядов.

Почти всякий раз, когда перед нами встает задача построить модель линейной регрессии, мы обращаемся к библиотеке sklearn. Она очень удобная и с хорошей документацией, но в ней нельзя, например, узнать результаты применения t-критерия Стьюдента, проверяющего гипотезу о незначимости признака. В данной статье продемонстрирован пример построения линейной регрессии с помощью библиотеки statsmodels.

Доброе утро вторника!
Поговорим сегодня про последовательность наблюдений, упорядоченных во времени, а именно про анализ временных рядов. Данная совокупность методов нужна для того, чтобы спрогнозировать будущее поведение процесса и в дальнейшем принять эффективное решение.