Tác động của ngẫu nhiên hóa
Gán ngẫu nhiên đóng vai trò then chốt trong A/B testing. Hãy tưởng tượng bạn là một Data Scientist đang thiết lập một thử nghiệm để kiểm tra tác động của các thiết kế trang thanh toán khác nhau lên các chỉ số kinh doanh.
Bạn sẽ thử lấy mẫu một tỷ lệ người dùng để mô phỏng việc ghi danh ngẫu nhiên lưu lượng vào thử nghiệm và kiểm tra phân phối của một số thuộc tính trên những người dùng được gán ngẫu nhiên vào mỗi nhóm. Cách này giúp bạn xác minh khả năng tổng quát hóa lên toàn bộ tập người dùng truy cập, và cô lập tác động của biến duy nhất mà chúng ta thay đổi giữa các nhóm: thiết kế trang thanh toán.
DataFrame checkout đã được nạp sẵn cho bạn. Giả định mỗi hàng trong DataFrame tương ứng với một người dùng duy nhất ghé thăm checkout_page tương ứng, kèm theo hành động và các thuộc tính bổ sung của họ.
Bài tập này là một phần của khóa học
A/B Testing bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Determine the normalized distribution of browser counts
checkout['browser'].____(normalize = ____)