अनुपातों के अंतर का A/B टेस्ट
आप एक डेटा साइंटिस्ट हैं जो homepage डेटासेट में दो लैंडिंग पेज वैरिएंट 'C' और 'D' के बीच साइनअप (कन्वर्ज़न) रेट में अंतर जाँचने के लिए A/B टेस्ट चला रहे हैं। आपका काम है कि A/B टेस्ट के नतीजों के आधार पर टीम को यह निर्णय लेने में मार्गदर्शन दें कि वेबसाइट ट्रैफ़िक पर रोलआउट करने पर कौन-सा लैंडिंग पेज वैरिएंट अधिक साइनअप रेट देगा।
homepage उपलब्ध है और इसमें signup और landing_page कॉलम हैं। DataFrame की हर पंक्ति संबंधित landing_page पर आने वाले एक यूनिक यूज़र को दर्शाती है। signup कॉलम बाइनरी डेटा है: '1' का अर्थ है यूज़र ने साइनअप किया और '0' का अर्थ है उसने पेज छोड़ दिया। pandas और numpy आपके लिए लोड कर दिए गए हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में A/B Testing
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)