Привет! Сегодня я хотел бы поделиться своим личным опытом работы с разбиением клиентов на группы для контроля и теста, а также оценкой результатов АА-теста. Эти две задачи могут быть решены двумя разными способами. В первом случае, мы можем сгруппировать клиентов в зависимости от четности их идентификатора. Я использовал остаток от деления идентификатора на 2. В результате, клиенты с четными идентификаторами попадут в группу контроля, а клиенты с нечетными идентификаторами ― в группу теста. Это позволяет нам убедиться, что клиенты случайно и равномерно распределены между группами, что является важным условием для корректного проведения АА-теста. Во втором случае, мы можем использовать функцию sample из библиотеки pandas. Я провел 1000 разбиений, группируя клиентов в контроль и тест случайным образом. Затем я рассчитал статистическую значимость разниц между контрольной и тестовой группами для каждого разбиения. В результате, я узнал, в скольки процентах случаев наблюдается статистически значимая разница между контролем и тестом. Эти два подхода имеют свои преимущества и недостатки. Если у вас есть идентификаторы клиентов, вы можете использовать первый метод, чтобы гарантировать равномерное разбиение между группами. Однако, если у вас нет идентификаторов, или вы хотите провести большое количество разбиений, то второй метод может быть более удобным. В итоге, проведя АА-тест с помощью одного из этих двух подходов, вы сможете рассчитать статистическую значимость разниц между контролем и тестом и определить, в скольки процентах случаев она наблюдается. Это поможет вам принять более информированные решения, основываясь на результатах АА-теста.
Я надеюсь, что мой опыт будет полезен вам при работе с разбиением клиентов по группам и оценке результатов АА-теста. Удачи!