Tworzenie funkcji obliczającej wzrost (lift)

Wzrost (lift) oblicza się jako różnicę między efektem grupy testowej (czyli jej średnią) a efektem grupy kontrolnej, podzieloną przez efekt grupy kontrolnej. Wzór na lift wygląda następująco:

$$\frac{\text{Treatment conversion rate - Control conversion rate}}{\text{Control conversion rate}}$$

Wynik to różnica procentowa między grupą kontrolną a testową.

W tym ćwiczeniu stworzysz funkcję automatyzującą obliczanie liftu. Wiele zespołów marketingowych stale przeprowadza testy. Im więcej elementów procesu uda się zautomatyzować, tym więcej czasu zostanie na bardziej zaawansowane analizy.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Analiza kampanii marketingowych z pandas

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Oblicz średnią dla a i b za pomocą np.mean().
Użyj a_mean i b_mean do obliczenia liftu dla grupy testowej.
Wydrukuj wyniki funkcji lift(), którą właśnie stworzyłeś, korzystając ze zmiennych control i personalization.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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))

Edytuj i uruchom kod