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AB测试面试题
- 常考AB测试问答题
- （1）AB测试的优缺点是什么?
- （2）AB测试的一般流程/介绍一下日常工作中你是如何做A/B实验的？
- （3）第一类错误 vs 第二类错误 vs 你怎么理解AB测试中的第一、二类错误？
- （4）统计显著=实际显著？
- （5）AB测试效果统计上不显著？
- （6）实验组优于对照组就能上线？
- （7）AB测试是必须的么？
- （8）你如何理解实验中的P值
- AB测试业务题
- （1）在AB实验中如何确认实验组和对照组的样本是均匀的？
- 一、确认分组的随机性（先决条件检查）
- 二、核心方法：用历史数据做模拟实验（AA测试）
- 三、多维度特征对比
- 四、通过模型反推
- 五、实际场景
- （2）怎样在AB实验中设置合理的指标来评估效果？
- 关键逻辑
- 一、明确实验目标，分层拆解指标
- 二、选择可量化、无歧义的指标
- 三、平衡指标相关性与独立性
- 四、符合统计显著性要求
- （3）某功能改版，进行AB测试，实验组点击率提升10%（p=0.03），但总营收下降5%，如何解释该结果？是否应全量上线？
- 一、数据验证：先确保实验结果真实可信
- 二、指标拆解：寻找下降原因
- 三、业务诊断：平衡短期数据和长期价值
- 四、决策建议：用最小成本验证解决方案
- 总结：数据要服务业务目标
- （4）在流量较少时，该如何开展AB实验？
- 一、优先优化实验设计
- 二、选择小样本统计方法
- 三、调整业务实施策略
- 四、风险控制
- （5）假设有一个新策略要上线，如何避免实验组样本与对照组样本之间的相互影响？
- 一、理解核心问题：实验中的“流量污染”
- AB测试的其他变式考法
常考AB测试问答题
（1）AB测试的优缺点是什么?
- 优点
- 科学量化策略的效果，避免拍脑袋决定造成的损失。
- 对比不同的策略，找到核心问题，探索业务增长点。
- 数据驱动，形成优化闭环。
- 通过AB测试，为创新项目提供数据支持和保障。
- 缺点
- 不适用于变量多、产品不成熟(用户少)的情况。
- 数据采集积累，降低了策略的迭代效率。
- 不同策略的维护和开发，增加了开发工作量。
（2）AB测试的一般流程/介绍一下日常工作中你是如何做A/B实验的？
明确考点： AB实验流程
回答一定要包含的内容：
- 以一个实际的业务场景去描述AB实验流程，限定场景来减少和面试官的信息差，确保沟通高效可以以自己简历上某个相关项目的场景来举例，或者以面试的岗位对应的业务来举例子。
- 不能光自己说，要让面试官参与进来，引导面试官往自己熟悉的内容提问，从被动转为主动。
- 回答要有逻辑