Efectele randomizării

Repartizarea aleatorie joacă un rol esențial în testarea A/B. Imaginează-ți că ești Data Scientist și configurezi un experiment pentru a testa efectele diferitelor variante de design ale paginii de checkout asupra unor indicatori de business.

Vei explora eșantionarea unui procent din utilizatori pentru a simula înrolarea aleatorie a traficului în experiment și vei verifica distribuția anumitor atribute în rândul utilizatorilor repartizați aleatoriu în fiecare grup. Astfel poți verifica dacă rezultatele pot fi generalizate la întreaga populație de trafic și poți izola impactul singurului element modificat între grupuri: designul paginii de checkout.

DataFrame-ul checkout este deja încărcat pentru tine. Presupune că fiecare rând din DataFrame corespunde unui utilizator unic care vizitează checkout_page-ul respectiv, împreună cu acțiunile și atributele sale suplimentare.