ЯсноПонятно24

Для этого нам необходимо создать дополнительную колонку "Peak Hour" и заполнить ее значениями 0 или 1 в зависимости от часа заказа.

Пример кода на Python для создания колонки "Peak Hour":

import pandas as pd

# Загрузка данных
data = pd.read_csv('data.csv')

# Создание колонки "Hour" с часом заказа
data['Hour'] = pd.to_datetime(data['Order Date']).dt.hour

# Создание колонки "Peak Hour" с признаком часа пика
data['Peak Hour'] = data['Hour'].apply(lambda x: 1 if x in [7, 8, 9, 10, 17, 18, 19, 20] else 0)

# Вывод результатов
print(data)

После создания колонки "Peak Hour" мы можем провести отдельный анализ результатов А/В-теста для пиковых и не-пиковых заказов. Мы можем сравнить конверсию, средний чек, количество заказов и другие метрики для этих двух групп.

На основе результатов анализа мы сможем сделать выводы о том, какие часы являются наиболее успешными для заказов, какие стратегии маркетинга эффективны в разные часы и как оптимизировать процесс заказов в зависимости от времени суток.