Привет, это Алексей, и сегодня я расскажу о своем опыте разделения клиентов по группам и проведении АА-теста.
Перед тем, как перейти к самому тестированию, необходимо разделить клиентов на группы. В моем опыте я решил использовать четность идентификатора клиента для этого. Для этого я использовал остаток от деления идентификатора на 2. Если остаток равен 0, клиент попадал в группу ″контроль″, а если остаток равен 1, то он попадал в группу ″тест″.
Такое разделение клиентов позволяет обеспечить случайность и равномерность распределения между группами, так как вероятность попадания в каждую группу составляет 50%.
После разделения клиентов на группы, я провел АА-тест, чтобы проверить наличие статистически значимой разницы между группами. В моем опыте я использовал функцию sample из библиотеки pandas для проведения 1000 разбиений.
Затем я рассчитал статистическую значимость разницы между контрольной и тестовой группами для каждого разбиения. Для этого я использовал различные статистические методы, такие как t-тест или z-тест, в зависимости от типа данных и их распределения.
После проведения 1000 разбиений я подсчитал, в скольки процентах случаев наблюдалась статистически значимая разница между контрольной и тестовой группами. В моем случае, наблюдалась статистически значимая разница в примерно 5% случаев.
Таким образом, разделение клиентов по группам с помощью четности идентификатора и проведение АА-теста с использованием функции sample из библиотеки pandas позволяет провести надежное и статистически значимое тестирование и получить результаты, которые помогут принять обоснованное решение.