เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

Delta Method

Delta method เป็นหนึ่งในการประยุกต์ใช้ A/B testing ที่ได้ผลจริงมากที่สุด ในฐานะ Data Scientist คุณจะพบกับกรณีที่การกำหนด user ให้กับแต่ละ variant อิงตาม user_id เพื่อสร้างประสบการณ์ที่สม่ำเสมอ ในขณะที่หน่วยของการวิเคราะห์มีความละเอียดกว่า เช่น page view หรือ session

ในแบบฝึกหัดนี้ จะวิเคราะห์ความแตกต่างของ ratio metric ของ order_value รวมต่อ page_view ระหว่าง variant A และ C DataFrame ชื่อ checkout ถูกโหลดไว้ให้แล้ว พร้อมกับ pandas, numpy และฟังก์ชันที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ได้แก่ var_delta() สำหรับประมาณค่าความแปรปรวนของ ratio metric และ ztest_delta() สำหรับ z-test ของ ratio metric

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

A/B Testing ด้วย Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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'].____()})
แก้ไขและรันโค้ด