Método Delta
O método Delta é uma das aplicações mais práticas de A/B testing. Como Data Scientist, você vai se deparar com casos em que a atribuição de usuários por variante é baseada no user_id para manter uma experiência consistente, enquanto a unidade de análise é algo mais granular, como uma visualização de página (page view) ou uma sessão.
Neste exercício, você vai analisar a diferença no valor total de order_value por métrica de razão page_view entre as variantes A e C. O DataFrame checkout já está carregado, assim como pandas, numpy e as funções predefinidas para estimar a variância de métricas de razão var_delta() e o z-test para métricas de razão ztest_delta().
Este exercício faz parte do curso
A/B Testing em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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'].____()})