Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Leer Plots to Compare | The First A/B Test
A/B Testing in Python
course content

Cursusinhoud

A/B Testing in Python

A/B Testing in Python

1. What is A/B Test?
A/B Test and our GoalMetrics and HypothesisHow Not to Fail a Test
2. The First A/B Test
Data StudyWhat Criterion to ChooseCriterionControl and Test GroupsPlots to CompareIntervals to CompareNow We Can AnswerTo Sum Up
3. Performing One More AB Test
Data StudyPreparationPreprocessing DataChoosing the CriterionCriterionDividing into GroupsComparing GroupsWhat to Do with the ButtonPink or Blue?Upd MetricFinish

book
Plots to Compare

I advise you to compare 2 groups from the A/B using the criterion and other comparing methods. For example, we can build 2 distplots:

  • One distplot for the control group;
  • The second one for the test group.

After building plots, we can't say if we can believe our A/B test, but we can see approximately what results we will receive.

Taak

Swipe to start coding

  1. Build the distpot using the seaborn library for the df_control.
  2. Build the distpot using the seaborn library for the df_test.

orange color - test group, blue color - control group.

Oplossing

Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 2. Hoofdstuk 5
toggle bottom row

book
Plots to Compare

I advise you to compare 2 groups from the A/B using the criterion and other comparing methods. For example, we can build 2 distplots:

  • One distplot for the control group;
  • The second one for the test group.

After building plots, we can't say if we can believe our A/B test, but we can see approximately what results we will receive.

Taak

Swipe to start coding

  1. Build the distpot using the seaborn library for the df_control.
  2. Build the distpot using the seaborn library for the df_test.

orange color - test group, blue color - control group.

Oplossing

Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 2. Hoofdstuk 5
Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Onze excuses dat er iets mis is gegaan. Wat is er gebeurd?
some-alt