Phương pháp Delta
Phương pháp Delta là một trong những ứng dụng thực tiễn nhất của A/B testing. Với vai trò Data Scientist, bạn sẽ thường gặp các trường hợp mà việc gán người dùng vào từng biến thể dựa trên user_id để tạo trải nghiệm nhất quán, trong khi đơn vị phân tích lại chi tiết hơn như lượt xem trang (page view) hoặc phiên truy cập (session).
Trong bài tập này, bạn sẽ phân tích chênh lệch của chỉ số tỉ lệ tổng order_value trên page_view giữa các biến thể A và C. DataFrame checkout đã được nạp sẵn cho bạn cùng với pandas, numpy, và các hàm định nghĩa sẵn để ước lượng phương sai của tỉ lệ var_delta() và z-test cho tỉ lệ ztest_delta().
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.
# 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'].____()})