数据分析师必知必会：AB测试项目复盘（附PPT、python源码）

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近期和团队完成了一次AB测试，期间发现有些小伙伴对AB测试的理解还不够透彻，刚好项目结束，结合实际情况，对AB测试做一次完整梳理，一方面算是复盘实际项目，另一方面也算是个总结，以帮助更多的初级数据分析师快速掌握一些高阶方法，促进晋升。

在做AB测试时，如果你没有想过需要做一些假设检验，或者是统计分布，那更应该好好看看这篇文章，这里不仅是理论框架，以及实操中的注意事项，还有一个完整实例数据案例，建议收藏，在实操时可以跟着一步步操作，更能加强理解（文末附数据来源）。

本篇文章共分为四个部分：走进AB测试、拓展AB测试、实战AB测试以及代码实操

目录

首先进入第一部分：

1、走进AB测试

第 1 部分：走进AB测试 AB测试来源

AB测试最早来源于医学中的“双盲测试”，即让随机产生的两组病人，在不知情的情况下分别服用安慰剂和测试用药，经过一段时间观察，比较两组病人是否具有显著差异，以决定测试用药是否有效。

AB测试要点

针对定义分析可以看出，AB测试的关键要求为“同一时间维度”和“成分相同（相似）的访客群组”，通过“收集用户体验数据和业务数据”，以“分析评估最好版本正式采用”。

AB测试应用场景

AB测试的主要应用场景一共有两个：界面设计、算法优化。

• 界面设计：调整界面颜色、按钮颜色、界面外观等因素，通过视觉效果达到吸引用户的作用。

例如：在界面设计方面，早期重点推荐的是写实风格，即页面中的元素更逼真化，而近几年的界面设计更偏向于扁平风格，虽然不是逼真如实物，也能让用户快速判断图标的作用；早期比较推崇的是单一颜色的界面风格，而近几年，渐变色风格逐渐开始占据一定地位。

• 算法优化：重点针对页面中显示的元素进行优化，如根据推荐算法向用户推荐一些高频搜索或者关注的内容，或者调整不同小版块的出现顺序或者所在位置，帮助用户在最短时间内到达自己需要的功能。

例如：在算法上，在微信上使用任何主要功能时，操作基本上都控制在3个操作步骤以内。

AB测试实施步骤

AB测试从计划开始到最终结束，主要分为7个步骤。

测试流程

想要推进AB测试，切不能一次性给全部用户推进，如果最初设定的优化方向后期需要调整，那带给公司的损失是不可估量的。

AB测试推进节奏

推进AB测试时，不仅要考虑推进节奏，还有注意以下三个问题：

AB测试注意事项（一） AB测试注意事项（二） AB测试注意事项（三）

经过以上的学习，只是掌握了AB测试中最为基本的部分，要想深入理解AB测试，还需要对其进行深层次理解，接下来就开始第二部分：

2、拓展AB测试

第 2 部分：拓展AB测试

在计划推进AB测试时，如果在同一个上有多个优化方案，如在设计登录界面的按钮颜色时，可以一次性测试多个颜色对用户的影响，此时需要推行的就是AB测试的升级版本——ABN测试了。

ABN测试

在进行AB测试时，可能会有各种情况会对最终的结果产生影响，因此，可以使用AA测试，以及其升级版本——ANB测试方式进行推进，避免偶然因素对目标产生误差。

ANB测试

既然AB测试能为产品的优化带来极大的益处，那么快速迭代就能帮助企业更快发展，对此，可以针对多个维度同时进行AB测试，这也就是为什么有些公司一年内能对同一款产品完成上千次AB测试。

什么，你没有感受到AB测试对你的影响，怎么可能这么多？那就对了，有些测验版本也不能保证有效，故此只有一小部分用户体验到了，绝大部分用户是不会知道的，作为用户的你就不会感受到了。

具体如何实施呢，看看下面的介绍：

多维测试

但是这样的测试有一个弊端，那就是每个测试群中的用户数量较少，不一定能反映真实用户情况，故此，需要进行改进：

多维测试优化

那么作为数据分析师，在AB测试中需要担任什么样的角色，以及在每一个环节中，需要完成哪些任务，注意哪些问题呢？

任务与职责（数据分析师） 任务与职责 - 专题分析 任务与职责 - 优化方向 任务与职责 - 分析体系 任务与职责 - 流量分配 任务与职责 - 测试优化 任务与职责 - 分析总结 任务与职责 - 文件归档

以上，我们对数据分析的内容已经了解的比较深入了，也明确了作为数据分析师在进行AB测试时需要完成哪些任务与要求，在本篇的最后，将会使用一个实际案例的数据带你认识具体需要如何操作。

一起走进第三部分：实战AB测试。

3、实战AB测试

本部分先是对整个实操过程进行了一次框架讲解，最后附所有代码脚本、讲解以及数据。

第 3 部分：实战AB测试

开始实操之初，先对数据的商业背景做一个完整的认识：

商业理解

作为数据分析师，一定要认真理解数据情况：

数据理解

面对本次数据，经过查验，需要作出以下优化：

数据整理

结合上述对数据的理解，以及对业务环境的熟悉，制定了以下数据分析步骤：

数据分析

在完成数据分析之后，最终得到了以下结论：

形成结论

最终经过分析，建议延长本次AB测试的时间，继续观察再确定结论。

4、代码实操

接下来是代码实操部分：

1）导入相关Python库

import numpy as np
import pandas as pd

2）导入数据并查看前5行

# 导入数据
df = pd.read_csv('ab_data.csv')

# 查看数据前5行
df.head()

前5行数据情况

3）查看数据形状

# 查看数据大小
df.shape

(294478, 5)

4）查看数据信息

# 查看数据信息
df.info()

数据信息

5）查看缺失值

# 查看缺失值
df.isnull().sum()  # 没有缺失值

缺失值信息

6）基于业务理解校验数据

# 查看对于treatment和 new_page，或者control和old_page会出现不一致的行
df.loc[(df['group'] == 'treatment') != (df['landing_page'] == 'new_page')].count()

无效数据

7）剔除无效数据

# 去除无效数据，并将其赋值到df2中
df2 = df.loc[~((df['group'] == 'treatment') != (df['landing_page'] == 'new_page'))]
df2.count()

保留有效数据

8）校验重复值

# 查看是否有重复数据
df2.user_id.nunique()   # 从用户ID确定有重复数据

# 查看重复的用户ID，以及相关信息
df2[df2['user_id'].duplicated(keep=False)]    # 重复的用户ID为773192

重复用户数据

9）删除重复值，并查看数据情况

# 删除重复值
df2 = df2.drop_duplicates(subset=['user_id'], keep='first')  # 保留重复项中的第一项

# 查看df2的形状
print(df2.shape)

# 查看df2中是否还有重复值
print(df2.user_id.nunique())

(290584, 5)

290584

10）计算用户转化率

# 整体转化率
df2['converted'].mean()  #整体转化率为11.96%

0.11959708724499628

# 新页面转化率
df2[df2['landing_page'] == 'new_page']['converted'].mean()   # 新页面的转化率为11.88%

0.11880806551510564

# 旧页面转化率
df2[df2['landing_page'] == 'old_page']['converted'].mean()   # 旧页面的转化率为12.04%

0.1203863045004612

# 用户收到新页面的概率
df2[df2['landing_page'] == 'new_page'].shape[0] / df2.shape[0]   # 用户收到新页面的概率为50%

0.5000619442226688

通过以上数据可以看出：整体页面转化率为11.96%，新页面转化率为11.88%，旧页面的转化率为12.04%，用户收到新旧页面的概率参半。

看似使用旧页面效果更好，是本身就是如此，还是由于一些随机因素导致的呢？对此需要进行显著性检验：

11）设计AB测试

由于目标是新页面转化率高于旧页面转化率，设计原假设和备择假设如下：

H0: P_new - P_old <= 0

H1: P_new - P_old > 0

# 新页面转化率
p_new = df2[df2['landing_page'] == 'new_page']['converted'].mean()
p_new

0.11880806551510564

# 旧页面转化率
p_old = df2[df2['landing_page'] == 'old_page']['converted'].mean()
p_old

0.1203863045004612

# 新页面数量
n_new = df2[df2['landing_page'] == 'new_page'].shape[0]
n_new

145310

# 旧页面数量
n_old = df2[df2['landing_page'] == 'old_page'].shape[0]
n_old

145274

# 引入SciPy库
from scipy.stats import norm

# 计算显著性检验Z值
z_score = (p_old - p_new) / np.sqrt(p_old * (1 - p_old) / n_old + p_new * (1 - p_new) / n_new)
z_score

1.3109271488301917

# 计算置信区间
norm.ppf(1-0.05)

1.6448536269514722

结论：由于z_score=1.31小于norm.ppf(1-0.05)=1.64，落在95%的置信区间中，所以无法拒绝原假设，建议延长测试时间，继续观测情况。

以上，是对AB测试做完了一次完整的梳理，欢迎大家继续关注。

如果对本文源数据、源码感兴趣，网页打开链接直接下载  

https://alltodata.cowtransfer.com/s/b6eddb13746642

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