AB test 原理

最新推荐文章于 2025-05-19 17:46:31 发布
转载 最新推荐文章于 2025-05-19 17:46:31 发布 · 814 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75762862

博客围绕数据分析中的AB test测验展开，重点复盘了如何从0到1搭建AB Test系统，为数据分析人员在进行相关测验和系统搭建方面提供了有价值的参考，属于信息技术领域中数据分析的范畴。
核桃耶斯
关注
ABtest的工作原理
查数菇乐园
11-13 1701
一、假设检验 1.思路 逻辑学中，如果我们能够证明某个零假设不成立，那么其备择假设肯定为真。即，零假设和备择假设为对立事件。 设立假设： 零假设：A和B没有显著差异 备择假设：A和B有显著差异 如果能找到足够强的证据来否定零假设（A和B没有显著差异），那么就能有效的说明零假设不成立，即备选假设成立。 证据： 计算零假设成立的前提下A和B没有显著差异的概率P.value（新方案根本没啥卵用的可能性），若P值=0.01，显著性水平α为0.05，则零假设成立的概率=1%小于5%，而备择假设成立的概率大于95%
ABTest原理及python实现
weixin_38404123的博客
05-21 3703
ABTest原理及python实现1. ABTest原理2. 假设检验3. Python实现 1. ABTest原理 大数定律：在一个随机事件中，随着试验次数的增加，事件发生的频率趋于稳定值，即概率。 中心极限定理： 设随机变量X1，X2，…Xn独立同分布，并且具有有限的数学期望和方差：E(Xi)=μ，D(Xi)=σ2σ^{2}σ2 则对任意x， 分布函数 Fn(x)F_n(x)Fn​(x)=P{∑i=1nXi−nμσn≤x\frac{\sum_{i=1}^{n}X_{i}-n\mu}{ \sigma\
ABtest原理及流程（详细拆解）
2301_80556671的博客
05-19 3322
OK了，有关abtest的解释大概就是这么多，在我看来吧，数据的作用绝大部分是用作决策支持，或者突发事件预警，而abtest的作用就是在不确定的环境下，提供了一种可控、可量化的优化路径。
ABTest基本原理（论文笔记）
zhongzhh8的博客
05-10 3064
参考论文：Overlapping Experiment Infrastructure: More, Better, Faster Experimentation 参考翻译：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34417408/article/details/116427639 ABTest简介 所谓 AB test，就是测试用户对某个产品同一个元素A和B两个版本（只有这个元素不同）的反应差异，从而进行后续取舍判断。互联网公司经常要上线各种各样的实验，例如修改UI界面的某个按钮，上线一个新的算法
AB测试(Test)——原理与实际案例手把手教学
Geoffrey_Zflyee的博客
02-14 4412
AB测试——完整实例手把手教学
面试_ABtest原理简介
weixin_45875358的博客
11-13 3659
实验开始之前，首先要和产品和项目经理明确实验的变量是什么，我们要保证ABtest的单一因素原则，即每一个实验的评估因素都是单一因素，一次实验都不能糅合多个影响因素，否则会导致实验效果难以区分是哪个因素的影响；ABtest样本量计算：AB测试的样本量选取基于大数定律和中心极限定理，在计算样本量之前，我们先了解一下大数定律和中心极限定理；实验改动点确认>核心指标确认>样本量、周期确认>流量分割>AB测试灰度>AB测试上线>效果评估。ABtest会涉及到产品、开发、数据部门，流程较长，环节较复杂；
ABtest原理及python代码
weixin_44727383的博客
08-01 1091
ABtest 原理： 根据中心极限定理 当样本量大于30时，可以通过Z检验来检验测试组和对照组两个样本均值差异的显著性。样本量小于30时，可进行T检验 最小样本量： 根据显著性水平和两组样本方差计算 最小样本量 例子： library(pwr) pwr.t.test(d=.8, sig.level = .05, power = .9, type = “two.sample”, alternative = “two.side”) 前五个中，输入任意4个值，都会输出另外一个 n = 33.82555..
3分钟，看懂ABtest基本原理
m0_56109255的博客
09-25 2198
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 今天跟大家分享的是万众期待的ABtest原理。其实ABtest的难度主要在开发上：开发新版本、进行测试、测试数据回传保存等等。在数据上，ABtest原理很简单，只要上一篇《3分钟，看懂假设检验》认真看了的话，能很轻松get哦！ 一、ABtest的基本原理 简单来说，ABtest就是当我们在A、B两个方案之间犹豫不决的时候，直接把两个方案测试一把，看看哪个效果好，把测试结果作为参考依据。 因为是抽样测试，所以需要一些统计学方法，估计是...
深入解读AB测试(含统计学原理)
热门推荐
weixin_43805050的博客
03-19 1万+
什么是ABtest Abtest，又称分组隔离实验，是用于衡量网页设计、产品界面不同方案的效果的科学实验方法。 具体过程就是，为同一个产品目标制定两个方案(如一个界面按钮为蓝色，一个为红色)，然后分别为两个方案分配用户流量，同时上线，根据用户的的使用行为效果衡量哪一个方案对于产品目标是有利的，之后就可以将这个方案投入使用。 原则 方案设计：影响用户行为的因素很多，在不同的方案设计中尽可能一次只有...
ABtest实验原理、流程、应用以及面试常问问题。
数据分析师
08-28 7216
ABtest实验相关知识
ABTest
Chaser_lim1024
07-27 3170
ABtest原理及简介 什么是AB测试？ AB测试来源于假设检验，我们现在有两个随机均匀的样本组A，B，对其中组A做出某种改动，实验结束后分析两组用户行为数据，通过显著性检验，半段这个改动对于我们所关注的核心指标是否有显著的影响。 原理：ABtest其实就是随机均匀样本组的对照实验。 AB测试的一般流程 实验改动点确认 一般在开始实验之前，首先需要和相关的产品或者项目经理确定这个实验要验证的改动点。 核心指标确定 确认改动点之后，数据分析师需要设计实验中所需要去观测的一些核心指标，比如点击率
A/B-Test原理详解
kejiayuan0806的博客
05-14 4927
A/B-Test是一种对比分析方法，通过对用户进行随机分组，根据单一变量的原则为每一组用户分配一个实验方案，在相同的时间维度观察用户的反应，以确定最佳方案。 从本质上来讲，A/B-Test属于试验范畴。通过假设检验的统计学原理，来推断某些策略的效果。 假设检验 假设检验分为两步：假设 —> 检验。 假设检验的思想其实是一个倾向于推翻假设的过程。 证明一件事有两种方式：从理论公式上严格推导，或者穷尽所有情况。 对于从理论上严格推导，最常见的一个例子是高等数学中支撑实数完备理论的七大基本定理(确界原理
【数据分析】AB test
YYIverson的博客
03-24 4961
转载出处：https://mp.weixin.qq.com/s/PQqPghR2-5GsL8px9Y9WDg 前言 关于AB test的重要性无需多言，数据、产品等从业人员几乎必知，好的数据科学家我想一定是知道理解业务比模型更为重要，而AB test就是伴随着业务增长的利器。 如果你心中的AB test几乎都没有用到中心极限定理、假设检验、z分布、t分布等知识，建议详细阅读本文。 本...
【Kay】A/B Test基本原理
m0_54115636的博客
03-08 3237
一、引入 在产品设计场景中，我们经常会遇到多个设计方案的选择，比如，客户端某个页面的某个按钮颜色是用蓝色还是红色，是放在左边还是右边？ 这时ABTest就是一种帮助我们做决策的更科学的方法 ABTest，简单来说，就是做一个测试，为同一个产品目标制定两个方案（比如两个页面一个用红色的按钮、另一个用蓝色的按钮，一个用这个文案另一个用那个文案），让一部分用户使用A方案，另一部分用户使用B方案，然后通过结构化的日志数据分析相关指标，如点击率、转化率等，从而得出那个方案更好 ABtest的难度主要在开发..
全网最全最详细解释A/B Test是什么？
qq_35485206的博客
03-11 3444
相信大家都或多或少听说过A/B测试，即便没有听过其实也被动的参与过——作为受试者。在网站和APP的设计、产品的运营中，经常会面临多个设计/运营方案的选择。小到按钮的位置、文案的内容、主题的颜色，再到注册表单的设计、不同的运营方案，都有不同的选择。A/B test可以帮助我们做出选择，消除客户体验(UX)设计中不同意见的争执...
AB test学习笔记
weixin_30617797的博客
07-16 1816
AB Test 介绍： https://vwo.com/ab-testing/ AB Test 的意义： 数据分析告诉我们要不要去做一件事情，ab 实验反馈告诉我们我们做得好不好，哪里有问题，以及衡量可以带来多少确定性的增长。 一、理论基础 1、中心极限定理： 大量相互独立的随机变量，其均值（或者和）的分布以正态分布为极限（意思就是当满足某些条件的时候，比如Sample S...
A/B测试流程及实现
njzywyy的博客
09-20 1771
A/B测试类似于高中做的生物实验，遵循单变量原则，用户分组时使用同一个分组方案，保证用户群体间无差异(新老用户/特殊偏好用户)，进行实验时保证在相同的时间维度上观测，最后根据假设检验判断试验结果，判断哪些版本较原版本有统计意义上的差异，并根据p值选择最好的版本。一个完整的A/B测试包含如下部分：1、分析业务现状，确定最高优先级优化点，作出假设，提出优化建设；2、根据业务确定衡量版本优劣的主要观测指标，设置辅助指标评估其他影响；3、设计优化版本的原型并开发；4、确认测试进行的时长；
10分钟搞懂分层实验原理
weixin_34185364的博客
02-18 1304
文/九德 1. 背景 想要同一时间做N个实验？ 想要同一份流量不同实验之间不干扰？ 想要每个实验都能得到100%流量? 那么你就需要分层实验。 1.1 什么是分层实验 分层实验概念：每个独立实验为一层，层与层之间流量是正交的。 简单来讲，就是一份流量穿越每层实验时，都会再次随机打散，且随机效果离散。所有分层实验的奠基...
A/B test -- A/B test背后的科学原理
查数菇乐园
11-20 1525
震惊 背后的科学原理是这样的
abtest
最新发布
09-10
ABtest的底层逻辑是验证用户对两个版本的认知，其原理基于控制唯一变量和设置必要的试验周期，通过对比不同版本来评估效果。但由于需要控制唯一变量和必要的试验周期，能进行的abtest次数会受到局限，例如仅有10%的流量用于实验，多个业务都想用，就需要分层协调，包括确定谁先用、谁灰度、谁等候等，效率较低，此时可进行分层操作，但有一定前提条件 [^2][^3]。 在应用场景方面，不同场景下ABtest功能的实现及构建方式不同，没有相同、完全一样的服务。对于垂类、用户关联性强的产品/部门，可以把AbTest放置开机阶段，开机往往具有热加载及倒计时逻辑，可以融纳较多的服务；对于Feed类、用户关联性弱的产品/部门，可以考虑把AbTest放置在前置或后置服务，这样形成的漏斗具有两极性 [^1]。 在使用方法上，以网页的ABtest为例，先建立一个有一定流量规模的域，然后对流量进行划分，例如划分为3份用作测试按钮颜色，也可以划分为2份用于不同搜索算法的测试，按钮层和算法层互不影响，可共享使用相同流量 [^4]。 另外，ABtest存在不能二次使用的情况，主要取决于时间周期。随着时间推移会受到多个因素的影响，如用户量、用户质量会变，产品也会迭代，时间周期尽量放在3个月内才可以复用 [^3]。 ```python # 简单示例代码，模拟AB测试流量划分 import random # 模拟总流量 total_traffic = 1000 # 划分流量为两份，用于不同版本测试 version_a_traffic = int(total_traffic * 0.5) version_b_traffic = total_traffic - version_a_traffic # 模拟用户分配到不同版本 users = list(range(total_traffic)) random.shuffle(users) version_a_users = users[:version_a_traffic] version_b_users = users[version_a_traffic:] print(f"Version A 流量: {len(version_a_users)}") print(f"Version B 流量: {len(version_b_users)}") ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值