Calculul lift-ului și testarea semnificației

Analiza campaniilor de marketing cu pandas

Jill Rosok

Data Scientist

Performanța tratamentului față de control

Calculul lift-ului:

$$ \frac{\text{Rata de conversie tratament - Rata de conversie control}}{\text{Rata de conversie control}} $$

Calculul lift-ului

# Calcuate the mean of a and b 
a_mean = np.mean(control)
b_mean = np.mean(personalization)

# Calculate the lift using a_mean and b_mean
lift = (b_mean-a_mean)/a_mean

print("lift:", str(round(lift*100, 2)) + '%')

lift: 194.23%

Distribuția T

¹ Identification of Timed Behavior Models for Diagnosis in Production Systems. Scientific Figure on ResearchGate.

Valorile p

Un t-statistic de 1,96 este de obicei semnificativ statistic la nivelul de 95%
În funcție de contextul testului, se poate accepta un nivel de semnificație statistică mai scăzut sau mai ridicat.

Testul T în Python

from scipy.stats import ttest_ind

t = ttest_ind(control, personalized)

print(t)

TtestResult(statistic=-2.7343299447505074, 
            pvalue=0.006451487844694175, 
            df=552.0)

Să exersăm!

Analiza campaniilor de marketing cu pandas