A/B-Test: Unterschied in Anteilen
Du bist Data Scientist und führst einen A/B-Test durch, um die Unterschiede in den Anmelde- (Conversion-)Raten zwischen zwei Landingpage-Varianten „C“ und „D“ zu untersuchen, die im Datensatz homepage enthalten sind. Deine Aufgabe ist es, das Team anhand der A/B-Testergebnisse zu einer Entscheidung zu führen, welche Landingpage-Variante bei einem Rollout auf den Website-Traffic zu einer höheren Anmelderate führen würde.
homepage steht bereit und enthält die Spalten signup und landing_page. Jede Zeile im DataFrame entspricht einem eindeutigen Nutzer, der die jeweilige landing_page besucht. Die Spalte signup besteht aus binären Daten: „1“ bedeutet, der Nutzer hat sich angemeldet, „0“ bedeutet, er hat die Seite verlassen. pandas und numpy sind bereits geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
A/B-Tests in Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest, proportion_confint
# Calculate the number of users in groups C and D
n_C = homepage[homepage['____'] == '____']['____'].____()
n_D = homepage[homepage['____'] == '____']['____'].____()
print('Group C users:',n_C)
print('Group D users:',n_D)