中国统计网|滴滴出行项目:用「A/B测试」分析城市运营效果

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文末领取【滴滴AB测试项目数据集】1
A/B测试效果分析
1.数据导入
#数据导入importpandasaspdtest=pd.read_excel('/home/kesci/input/didi4010/test.xlsx')test.head

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2.计算ROI#计算ROItest['ROI']=test['gmv']/(test['couponpertrip']*test['trips'])test.head
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3.requests检验requests方差检验
#levene检验requests是否齐方差requests_A=test[test.group=='control'].requestsrequests_B=test[test.group=='experiment'].requestsimportscipy.statsasstst.levene(requests_A,requests_B)LeveneResult(statistic=0.014685075667736849,pvalue=https://pcff.toutiao.jxnews.com.cn/p/20200803/0.903980667108546)p值大于0.05 , 不拒绝原假设 , 因此可认为两组实验requests齐方差 。requests均值检验
#配对样本t检验(两独立样本t检验之前需检验是否齐方差 , 此处不需要)st.ttest_rel(requests_A,requests_B)Ttest_relResult(statistic=1.6436140982479508,pvalue=https://pcff.toutiao.jxnews.com.cn/p/20200803/0.11143970454099936)p值大于0.05 , 不拒绝原假设 , 因此可认为实验条件对requests影响不显著 。 4.gmv检验gmv方差检验
#levene检验gmv是否齐方差gmv_A=test[test.group=='control'].gmvgmv_B=test[test.group=='experiment'].gmvst.levene(gmv_A,gmv_B)LeveneResult(statistic=0.02865341299111212,pvalue=https://pcff.toutiao.jxnews.com.cn/p/20200803/0.8661917430097603)p值大于0.05 , 不拒绝原假设 , 因此可认为两组实验gmv齐方差 。gmv均值检验
#配对样本t检验(两独立样本t检验之前需检验是否齐方差 , 此处不需要)st.ttest_rel(gmv_A,gmv_B)Ttest_relResult(statistic=4.247583846321442,pvalue=https://pcff.toutiao.jxnews.com.cn/p/20200803/0.00021564303983362577)p值小于0.05 , 拒绝原假设 , 因此可认为实验条件对gmv有显著影响 。 5.ROI检验ROI方差检验
#levene检验ROI是否齐方差ROI_A=test[test.group=='control'].ROIROI_B=test[test.group=='experiment'].ROIst.levene(ROI_A,ROI_B)LeveneResult(statistic=0.10363884745479335,pvalue=https://pcff.toutiao.jxnews.com.cn/p/20200803/0.7487044961896305)p值大于0.05 , 不拒绝原假设 , 因此可认为两组实验ROI齐方差 。ROI均值检验
#配对样本t检验(两独立样本t检验之前需检验是否齐方差 , 此处不需要)st.ttest_rel(ROI_A,ROI_B)Ttest_relResult(statistic=10.305504459268173,pvalue=https://pcff.toutiao.jxnews.com.cn/p/20200803/4.93261342734923e-11)p值小于0.05 , 拒绝原假设 , 因此可认为实验条件对ROI有显著影响 。2
【中国统计网|滴滴出行项目:用「A/B测试」分析城市运营效果】城市运营分析
1.数据导入
city=pd.read_excel('/home/kesci/input/didi4010/city.xlsx')city.head

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city.info
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2.数据探索单量最多的时间点
req_hour=city.groupby(['hour'],as_index=True).agg({'requests':sum},inplace=True)req_hour
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