公司：云眼，专门做abtest ### 简介# # A/B 测试是数据分析师和数据科学家需要经常完成的工作，非常重要。如果你在工作中有一些实践经验，那学习起来就会更加游刃有余。# # 本项目设定了一家电子商务网站运行 A/B 测试的情境。你的目标是通过这个项目来帮助公司分析和决定他们是否应该使用新的页面，保留旧的页面，或者应该将测试时间延长，之后再做出决定。# #### I -

如果是比例类指标，有一个可以快速计算最小样本量的工具： https://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html 计算样本量有4个要输入的参数：①一类错误概率，②二类错误概率 （一般是取固定取值），③指标初始比例，④最小可检测效果 举个例子：如果要观测点击率20%，是否提升到25%，如何选择“绝对提升”和“相对提升”呢？ 这两

其中， 白色模块为公共模块， 灰色模块为灰色发布模块； 绿色模块为当前线上模块

1、为什么做ab    能看到这篇doc的同学 大概率其实对ab肯定有一定认知的，聊到为什么做大家多少也能聊出来诸如一下点：   小流量： 对于动辄日活百万、千万、甚至上亿的产品来说，小流量实验能减少试错成本；   AB随机分流 随机分流能很好排除confunders 的影响   统计推断科学性 既然是以小流量实验的结果作出对最终结果的推断，即在统计学里面是用抽样结