Эффективное A/B-тестирование с Python: цели, анализ и визуализация данных

Для успешного A/B-тестирования с использованием Python необходимо четко определить цели и ключевые показатели эффективности (KPI) вашей компании. После анализа данных следует использовать Python для проведения самого тестирования и последующего анализа результатов - https://blog.sf.education/it-rukovodstvo-dlya-marketologa-po-proektirovaniyu-a-b-testov-s-ispolzovaniem-python/ Python предлагает широкий спектр мощных библиотек для работы с данными, статистического анализа и визуализации, таких как pandas, scipy и matplotlib. Это позволяет выявлять взаимосвязи, проверять гипотезы и получать точные результаты, способствуя улучшению ключевых показателей вашего бизнеса.