リフト関数を作成する
リフトは、コントロールの効果量（あるいは平均）に対する、トリートメントの効果量（または平均）の差を、コントロールの効果量で割ることで計算できます。リフトの数式は次のとおりです。
$$\frac{\text{Treatment conversion rate - Control conversion rate}}{\text{Control conversion rate}}$$
この結果は、コントロールとトリートメントのパーセント差を表します。
この演習では、リフトの計算を自動化する関数を作成します。多くのマーケティングチームは常にテストを実施しています。あらゆるテストで共通して発生する作業を自動化できるほど、より興味深い分析に使える時間が増えます。
この演習はコースの一部です
pandasで学ぶマーケティングキャンペーン分析
演習の手順
np.mean()を使ってaとbの平均を計算します。a_meanとb_meanを使ってトリートメントのリフトを計算します。- 作成した
lift()関数にcontrolとpersonalizationを渡して、その結果を表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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))