Hiệu ứng theo ngày trong tuần
Mặc dù A/B testing cho phép bạn kiểm soát các biến ngoại cảnh như thời tiết và ngày nghỉ, một số phương án thử nghiệm có thể tạo ra hiệu ứng mạnh hoặc yếu hơn vào từng thời điểm và cần được tính đến để phản ánh đầy đủ hành vi người dùng trong các giai đoạn biến động. Tùy vào metric theo dõi, bạn có thể cần chạy A/B test theo các khoảng thời gian tròn tuần. Một số metric có tính mùa vụ và bị ảnh hưởng bởi ngày lễ, cuối tuần, v.v., trong khi những metric khác ít dao động hơn. Là data scientist, bạn cần tư vấn cho nhóm rằng có thể dừng test khi đạt kích thước mẫu yêu cầu, hay nên kéo dài thêm vài ngày để bao phủ các hiệu ứng theo mùa như theo ngày trong tuần.
Hãy xem xét tập dữ liệu novelty đã được nạp sẵn để chọn ra các metric cần chạy theo chu kỳ tuần. pandas và matplotlib cũng đã được nạp cho bạn.
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 a line plot
novelty.____('____', '____')
plt.title('Purchase Rate Over Test Duration')
plt.ylabel('Purchase Rate [%]')
plt.ylim([0, 0.04])
plt.show()