Vytvoření funkce pro výpočet liftu

Lift se vypočítá jako rozdíl mezi mírou konverze ve skupině s experimentální variantou (treatment) a mírou konverze v kontrolní skupině (control), vydělený mírou konverze kontrolní skupiny. Vzorec pro lift vypadá takto:

$$\frac{\text{Treatment conversion rate - Control conversion rate}}{\text{Control conversion rate}}$$

Výsledek vyjadřuje procentuální rozdíl mezi kontrolní skupinou a skupinou s experimentální variantou.

V tomto cvičení vytvoříš funkci, která výpočet liftu zautomatizuje. Marketingové týmy spouštějí testy nepřetržitě. Čím více částí procesu, které se opakují v každém testu, dokážeš zautomatizovat, tím víc času ti zbyde na zajímavější analýzy.

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza marketingových kampaní s pandas

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vypočítej průměr hodnot a a b pomocí np.mean().
Pomocí a_mean a b_mean vypočítej lift pro skupinu s experimentální variantou.
Vypiš výsledky funkce lift(), kterou jsi vytvořil/a, s využitím proměnných control a personalization.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

def lift(a,b):
    # Calcuate the mean of a and b
    a_mean = ____
    b_mean = ____
    
    # Calculate the lift using a_mean and b_mean
    lift = ____
  
    return str(round(lift*100, 2)) + '%'
  
# Print lift() with control and personalization as inputs
print(lift(control, personalization))

Upravit a spustit kód