Método delta
El método delta es una de las aplicaciones más prácticas de los A/B tests. Como Data Scientist, te vas a encontrar casos en los que la asignación de usuarios por variante se basa en user_id para mantener una experiencia coherente, mientras que la unidad de análisis es algo más granular, como una vista de página o una sesión.
En este ejercicio, analizarás la diferencia en el ratio de order_value total por page_view entre las variantes A y C. El DataFrame checkout ya está cargado, junto con pandas, numpy y las funciones predefinidas para estimar la varianza de métricas de razón var_delta() y el z-test de métricas de razón ztest_delta().
Este ejercicio forma parte del curso
A/B Testing en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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'].____()})