python异动分析案例

回到业务上，需要检验[2023年周期维度值分布」与[2022年周期维度值分布」，是否存在差异。

以pv变化为案例向大家介绍如何应用。

步骤-:假设某产品2023年 pv=520，对比2022年 pv=450，以「商品SKU」[南北地区]维度为例，通过卡方检验来验证「商品SKU」[南北地区]分布前后是否致。
步骤二:设置零假设H0:假设2023年 pv和2022年 pv分布一致。
步骤三:分别计算每个维度值的卡方检验值，并将其求和，计算得出整体X2值=41.4，

如下图步骤四:计算自由度 df=(6-1)=5，根据自由度及显著性水平0.05查询对应临界值11.070。

步骤五:比较临界值与统计值大小，41.4>11.070，即统计量大于临界值，认为差异较显著，其他维度也采用同样的方式进行计算

关注公众号「水沐教育科技」，在手机上阅读所有教程，随时随地都能学习。内含一款搜索神器，免费下载全网书籍和视频。

微信扫码关注公众号