Как бы вы разбили все существующие магазины компании на две группы для проверки гипотезы?
Можно использовать различные подходы. Вот некоторые:
▪️Случайное разделение. Рандомизация помогает снизить влияние внешних факторов.
▪️Стратификация. Если есть известные переменные (например, географическое расположение, размер города, уровень дохода), которые могут влиять на результаты, можно сначала разделить магазины на подгруппы (страты) по этим переменным.
▪️Кластеризация. Используя методы кластеризации (например, k-means), можно разбить магазины на группы по схожести характеристик (например, объём продаж, клиентская база).
В целом, выбор метода разделения выборки зависит от цели исследования и от самих данных.
Как бы вы разбили все существующие магазины компании на две группы для проверки гипотезы?
Можно использовать различные подходы. Вот некоторые:
▪️Случайное разделение. Рандомизация помогает снизить влияние внешних факторов.
▪️Стратификация. Если есть известные переменные (например, географическое расположение, размер города, уровень дохода), которые могут влиять на результаты, можно сначала разделить магазины на подгруппы (страты) по этим переменным.
▪️Кластеризация. Используя методы кластеризации (например, k-means), можно разбить магазины на группы по схожести характеристик (например, объём продаж, клиентская база).
В целом, выбор метода разделения выборки зависит от цели исследования и от самих данных.
#статистика
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
To pay the bills, Mr. Durov is issuing investors $1 billion to $1.5 billion of company debt, with the promise of discounted equity if the company eventually goes public, the people briefed on the plans said. He has also announced plans to start selling ads in public Telegram channels as soon as later this year, as well as offering other premium services for businesses and users.
In many cases, the content resembled that of the marketplaces found on the dark web, a group of hidden websites that are popular among hackers and accessed using specific anonymising software.“We have recently been witnessing a 100 per cent-plus rise in Telegram usage by cybercriminals,” said Tal Samra, cyber threat analyst at Cyberint.The rise in nefarious activity comes as users flocked to the encrypted chat app earlier this year after changes to the privacy policy of Facebook-owned rival WhatsApp prompted many to seek out alternatives.Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
