隨機分派的影響

隨機分派在 A/B 測試中至關重要。想像你是資料科學家，正在設定一個實驗，用來測試不同結帳頁面設計對商業指標的影響。

你將抽樣一部分使用者，以模擬將流量隨機分派進入實驗，並檢查各組中隨機分派使用者的某些屬性分布。這能幫助你驗證結果是否可推廣到整體流量母體，並隔離我們在各組之間唯一改變的變數：結帳頁面的設計。

已為你載入 checkout DataFrame。假設 DataFrame 中的每一列都對應到一位造訪相應 checkout_page 的獨立使用者，以及他們的操作與其他屬性。