建立 lift 函式
Lift 可以透過計算處置組相較於控制組的處置效果（或平均值）之差，再除以控制組的處置效果來得到。其公式如下：
$$\frac{\text{Treatment conversion rate - Control conversion rate}}{\text{Control conversion rate}}$$
結果代表控制組與處置組之間的百分比差異。
在這個練習中，你會建立一個函式來自動化計算 lift 的流程。許多行銷團隊會持續進行測試。越能自動化每次測試都會重複的步驟，你就能把更多時間投入到更有意思的分析上。
本練習屬於課程
使用 pandas 分析行銷活動
練習說明
- 使用
np.mean()計算a與b的平均值。 - 使用
a_mean與b_mean計算處置組的 lift。 - 使用
control與personalization變數，印出你建立的lift()函式結果。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
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))