Creare una funzione per il lift
Il lift si calcola trovando la differenza tra l’effetto del trattamento (o la media) del gruppo di trattamento e l’effetto del controllo, divisa per l’effetto del controllo. La formula del lift è riportata qui sotto:
$$\frac{\text{Treatment conversion rate - Control conversion rate}}{\text{Control conversion rate}}$$
Il risultato è la differenza percentuale tra controllo e trattamento.
In questo esercizio creerai una funzione per automatizzare il calcolo del lift. Molti team marketing eseguono test in continuo. Più riesci ad automatizzare le parti del processo che si ripetono in ogni test, più tempo avrai per fare analisi interessanti.
Questo esercizio fa parte del corso
Analizzare campagne di marketing con pandas
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola la media di
aebusandonp.mean(). - Usa
a_meaneb_meanper calcolare il lift del trattamento. - Stampa i risultati della funzione
lift()che hai creato usando le variabilicontrolepersonalization.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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))