在数据分析职位的面试中，我们可能会被问到如下一些问题：

• 某个功能是否会提高用户的下单率？
• 如何评估和量化一个活动的影响？

面对面试中问到的这些问题，都可以从「通过建立AB实验」这个方向来进行回答，进而就会涉及到如何进行AB实验设计和评估？

今天就来跟大家详细讲解下AB实验的一些基础知识，以及如何设计和评估AB实验。

什么是AB实验？

AB实验的概念是来源于生物医学上的双盲测试；随着互联网的飞速发展，AB实验已经被各个互联网公司运用到实际业务场景中，它的基本逻辑是将两个或多个产品UI或运营策略等相互比较，以确定哪个策略更好。通过实验的方式，可以科学量化策略效果、提升决策效率。

为什么需要做AB实验？

• 低成本验证因果关系的方法：数据分析很多时候只能发现相关性，但是我们也有很多场景需要验证因果性，AB实验是验证因果性最简单直接的方式。
• 量化产品改动的效果：统计设计实验来比较两个或多个产品方案的效果，可以很科学、公正地选择出最好的那个方案。

适用于哪些场景？

• 产品迭代新功能/新策略/新版本
• 策略优化（推荐/搜索等场景）
• 上线新的活动
• 验证一些业务认知

哪些场景不适用？

• 产品或者业务本身规模较小，能用来做实验的用户量太少，不满足最小样本量要求

如何设计实验和评估？

• 分析实验需求和目标
• 确定样本单位确定分流方式
• 确定分组方式
• 确定实验指标
• 确定流量和实验时长
• 实施实验
• 实验评估

关注我，下一篇会继续补充关于实验设计和评估中的一些细节，并介绍面试中被问到的高频AB实验问题~

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