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Exercise

전환율 비교하기

할당이 비교적 균등하다는 것을 확인했으니, 이제 control과 personalization의 전환율을 살펴보겠습니다. 이번 테스트의 핵심 지표로 전환율을 선택했기 때문에, personalization 처리군에서의 전환이 control 대비 더 높았는지 평가하는 것이 매우 중요합니다. 이후 연습 문제에서 더 깊이 살펴보겠지만, A/B 테스트의 성공을 평가할 때 가장 중요한 부분은 control과 처리군 간 핵심 지표의 차이를 측정하는 일입니다.

email DataFrame은 작업 공간에 로드되어 있으며, 이는 marketing DataFrame에서 marketing_channel이 'Email'인 행만 포함합니다.

Instructions

100 XP
  • email DataFrame을 user_id와 variant로 그룹화하고 converted 열의 최댓값을 선택해 결과를 subscribers에 저장하세요.
  • subscribers_df의 control 열에서 결측값을 제거하세요.
  • subscribers_df의 personalization 열에서 결측값을 제거하세요.
  • 각각에 적합한 함수를 사용해 personalization과 control의 전환율을 계산하세요.