2. 新旧页面AB测试效果显著性分析:
- 使用jupyter notebook完成及展示操作结果;
- 利用Python及Pandas模块,导入AB测试CSV数据到DataFrame中进行数据处理;
- 查看原数据集的行数、重复数、不匹配数及空缺数等;
- 创建一个新的DF来剔除源数据集中空缺数据、重复数据及不匹配数据;
- 分别计算整体用户、新页面用户、旧页面用户的转化率,以及用户收到新、旧页面的概率;
- 对数据进行判断,提出原假设和备择假设,通过统计方法来确认是否有显著性差异;
- 在原假设的前提下,分别通过蒙特卡洛模拟法(模拟10000次),及利用卡方检验来验证原假设是否成立。