Delta-Methode
Die Delta-Methode gehört zu den praktischsten Anwendungsfällen im A/B-Testing. Als Data Scientist wirst du auf Situationen stoßen, in denen die Zuweisung der Nutzer pro Variante anhand der user_id erfolgt, um eine konsistente Erfahrung zu gewährleisten, während die Analyseeinheit feingranularer ist, z. B. ein Page View oder eine Session.
In dieser Übung analysierst du die Differenz im Verhältnismetrikwert Gesamt-order_value pro page_view zwischen den Varianten A und C. Das DataFrame checkout ist zusammen mit pandas, numpy sowie den vordefinierten Funktionen zur Varianzschätzung von Verhältnismetriken var_delta() und zum z-Test für Verhältnismetriken ztest_delta() bereits für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
A/B-Tests in Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Create DataFrames for per user metrics for variants A and C
A_per_user = pd.____({'order_value':checkout[checkout['checkout_page']=='A'].groupby('____')['order_value'].____()
,'page_view':checkout[checkout['checkout_page']=='A'].groupby('____')['user_id'].____()})
C_per_user = pd.____({'order_value':checkout[checkout['checkout_page']=='C'].groupby('____')['order_value'].____()
,'page_view':checkout[checkout['checkout_page']=='C'].groupby('____')['user_id'].____()})