Metoda delta
Metoda delta to jedno z najbardziej praktycznych zastosowań testów A/B. Jako Data Scientist będziesz napotykać przypadki, w których przypisanie użytkowników do wariantów opiera się na user_id w celu zapewnienia spójnego doświadczenia, podczas gdy jednostką analizy jest coś bardziej szczegółowego – na przykład odsłona strony (page view) lub sesja.
W tym ćwiczeniu przeanalizujesz różnicę w metryce ilorazowej całkowitej wartości zamówienia order_value na page_view między wariantami A i C. Ramka danych checkout jest już wczytana, podobnie jak biblioteki pandas i numpy oraz predefiniowane funkcje do szacowania wariancji metryki ilorazowej var_delta() i testu z dla metryki ilorazowej ztest_delta().
To ćwiczenie jest częścią kursu
Testy A/B w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create DataFrames for per user metrics for variants A and C
A_per_user = pd.____({'order_value':checkout[checkout['checkout_page']=='A'].groupby('____')['order_value'].____()
,'page_view':checkout[checkout['checkout_page']=='A'].groupby('____')['user_id'].____()})
C_per_user = pd.____({'order_value':checkout[checkout['checkout_page']=='C'].groupby('____')['order_value'].____()
,'page_view':checkout[checkout['checkout_page']=='C'].groupby('____')['user_id'].____()})