Efectul zilei din săptămână
Deși testarea A/B ne permite să controlăm variabile externe, cum ar fi vremea sau sărbătorile, unele tratamente pot avea efecte mai puternice sau mai slabe decât altele – efecte care trebuie incluse pentru a surprinde complet comportamentul utilizatorilor în perioade cu variații. În funcție de metrica urmărită, poate fi necesar să rulezi testele A/B pentru intervale complete de câte o săptămână. Unele metrici prezintă sezonalitate și sunt influențate de sărbători, weekenduri etc., în timp ce altele sunt mai stabile. Îți revine ție, ca om de știință a datelor, să consiliezi echipa dacă testul poate fi oprit odată ce s-a atins dimensiunea de eșantion necesară sau dacă trebuie extins cu câteva zile pentru a acoperi efecte sezoniere, cum ar fi cel al zilei din săptămână.
Examinează setul de date novelty încărcat pentru tine și selectează metricile care trebuie să ruleze pentru intervale complete de o săptămână. Bibliotecile pandas și matplotlib sunt, de asemenea, încărcate pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
A/B Testing în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create a line plot
novelty.____('____', '____')
plt.title('Purchase Rate Over Test Duration')
plt.ylabel('Purchase Rate [%]')
plt.ylim([0, 0.04])
plt.show()