AB 测试|数据分析师面试必知 !

发布网友 发布时间：2024-12-11 20:04

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热心网友 时间：2024-12-11 20:01

AB测试是数据分析师面试中常见的高频问题。理解其概念、应用范围、如何执行以及如何分析结果是面试者需要掌握的关键技能。下面整理了7个常见的AB测试面试问题，希望能帮助大家更好地准备。

01、什么是AB测试？

AB测试源自假设检验，用于评估不同版本的用户体验对用户行为的影响。产品开发人员和设计人员通过它来衡量新功能或设计变动对用户体验的改变效果。

02、AB测试题目

题目1：AB实验的常规实验单元有哪些？采用何种方式进行分组？

实验单元通常包括用户、会话（session）和页面。用户粒度是最常见的分组方式。后端会随机为用户打上标签，表示属于哪个分组，且标签在实验期间保持不变。分组方式常用哈希算法，如BKDR、MURMUR3、MD5。

题目2：什么时候该用A/B测试？什么时候不该用？

AB测试适用于验证假设，如测试新功能对转化率的影响、用户对不同按钮颜色的偏好等。但当测试对象假设模糊时，难以取得有效结论，特别是测试设计差异巨大时。

题目3：AA实验出现显著差异，可能是什么原因？如何解决？

AA实验的差异可能由以下原因引起：实验惯性、打标上报异常、小概率事件、多重检验问题和极端用户。解决方案包括提升哈希分桶数量、进行样本均衡性检验、设置实验黑名单或按百分比截断用户。

题目4：我该在什么时候用什么方式分析A/B测试结果呢？

分析结果应在检验达到统计显著性后进行。应关注特定更改对结果的影响，并确保结果与更改直接相关，排除其他因素。

题目5：如果我不够信任测试结果怎么办？

重复测试以验证结果。相似的结果出现多次时，结论更可信。

题目6：AB测试几个版本比较合适？

测试应专注于单个元素的变化。对于多个设想，建议分两次测试，先分别测试，再比较最终版本。

题目7：什么是多变量测试，它和AB测试有什么区别？

多变量测试用于优化设计，测试多个元素的组合，而AB测试则针对单个元素或假设进行。多变量测试涉及较小的更改，且时间较长。

掌握这些问题的答案将有助于在数据分析师面试中表现出色。继续深入学习相关知识，提升技能，祝您面试成功！