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随机分配的影响

随机分配在 A/B 测试中至关重要。设想您是一名数据科学家,正在搭建一个实验,用于测试不同结账页面设计对业务指标的影响。

您将抽样一部分用户,以模拟将流量随机分配到实验中的过程,并检查各组中随机分配用户在某些属性上的分布。这可以帮助您验证结果能否推广到整体流量人群,并将我们在各组中变化的唯一个变量——结账页面设计——的影响单独隔离出来。

已为您加载 checkout DataFrame。假设 DataFrame 中的每一行都对应一位唯一用户访问相应的 checkout_page,以及他们的行为和其他属性。

本练习是课程的一部分

Python 中的 A/B 测试

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交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Determine the normalized distribution of browser counts
checkout['browser'].____(normalize = ____)
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