Створення функції для обчислення lift

Підйом (lift) можна обчислити як різницю між показником ефекту (або середнім значенням) у групі treatment та показником ефекту у групі control, поділену на показник ефекту у групі control. Формула для lift наведена нижче:

$$\frac{\text{Treatment conversion rate - Control conversion rate}}{\text{Control conversion rate}}$$

Результат показує відсоткову різницю між control і treatment.

У цій вправі ви створите функцію, яка автоматизує обчислення lift. Багато маркетингових команд постійно проводять тести. Чим більше частин процесу, що повторюються в кожному тесті, ви автоматизуєте, тим більше часу матимете для цікавішого аналізу.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз маркетингових кампаній у pandas

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Обчисліть середнє для a і b за допомогою np.mean().
Використайте a_mean і b_mean, щоб розрахувати підйом (lift) для treatment.
Виведіть результат функції lift(), яку ви створили, використавши змінні control і personalization.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

def lift(a,b):
    # Calcuate the mean of a and b
    a_mean = ____
    b_mean = ____
    
    # Calculate the lift using a_mean and b_mean
    lift = ____
  
    return str(round(lift*100, 2)) + '%'
  
# Print lift() with control and personalization as inputs
print(lift(control, personalization))

Редагувати та запускати код