创建提升率函数
提升率的计算方法是：用实验组相对于对照组的处理效果（或均值）之差，再除以对照组的处理效果。其公式如下：
$$\frac{\text{Treatment conversion rate - Control conversion rate}}{\text{Control conversion rate}}$$
结果表示对照组与实验组之间的百分比差异。
在本练习中，您将创建一个函数来自动计算提升率。许多市场团队会持续进行测试。将每次测试都会重复的步骤自动化，您就能把更多时间用在更有价值的分析上。
本练习是课程的一部分
使用 pandas 分析营销活动
练习说明
- 使用
np.mean()计算a和b的均值。 - 使用
a_mean和b_mean计算实验组的提升率。 - 使用
control和personalization变量，打印您创建的lift()函数的结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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))