पिछले लेसन में, आपने देखा कि आपका personalization एक्सपेरिमेंट सांख्यिकीय रूप से बहुत अधिक significant है। लेकिन एक्सपेरिमेंट चलाते समय, यह जाँचना ज़रूरी होता है कि नई फीचर्स अलग-अलग demographics पर कैसा असर डाल रही हैं। कभी-कभी जो फीचर एक समूह को बहुत पसंद आती है, वही दूसरों को कम आकर्षक लग सकती है.

क्योंकि आप अपने डेटा को कई बार सेगमेंट करना चाहते हैं, आप एक फंक्शन ab_segmentation() बनाएँगे जो आपके A/B टेस्ट का असर अलग-अलग डेटा सेगमेंट्स पर analyze करेगा, ताकि जब भी आप इस तरह का विश्लेषण करना चाहें, उसे दोबारा इस्तेमाल कर सकें.

आपका फंक्शन एक कॉलम नाम लेगा और उस कॉलम के हर यूनिक वैल्यू पर चलते हुए lift और सांख्यिकीय significance की गणना करेगा.

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