Метод дельты
Метод дельты — одно из наиболее практичных применений A/B-тестирования. Как специалист по данным, вы будете сталкиваться с ситуациями, когда пользователи распределяются по вариантам на основе user_id для обеспечения единого опыта, тогда как единицей анализа служит нечто более детальное — например, просмотр страницы или сессия.
В этом упражнении вы проанализируете разницу в метрике соотношения общего order_value к page_view между вариантами A и C. DataFrame checkout уже загружен, а также доступны библиотеки pandas, numpy и заранее определённые функции для оценки дисперсии метрики соотношения var_delta() и z-теста для метрики соотношения ztest_delta().
Это упражнение является частью курса
A/B-тестирование в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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'].____()})