Créer une fonction de calcul du lift
Le lift se calcule en prenant la différence entre l’effet du traitement (ou la moyenne) du groupe traité et celui du groupe contrôle, puis en la divisant par l’effet du groupe contrôle. La formule du lift est la suivante :
$$\frac{\text{Taux de conversion du traitement - Taux de conversion du contrôle}}{\text{Taux de conversion du contrôle}}$$
Le résultat correspond à la différence en pourcentage entre le contrôle et le traitement.
Dans cet exercice, vous allez créer une fonction pour automatiser le calcul du lift. De nombreuses équipes marketing mènent des tests en continu. Plus vous automatisez les étapes communes à chaque test, plus vous aurez de temps pour réaliser des analyses intéressantes.
Cet exercice fait partie du cours
Analyzing Marketing Campaigns with pandas
Instructions
- Calculez la moyenne de
aetbavecnp.mean(). - Utilisez
a_meanetb_meanpour calculer le lift du traitement. - Affichez le résultat de la fonction
lift()que vous avez créée en utilisant les variablescontroletpersonalization.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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))