数据分析实战 | A/B测试探寻哪种广告点击率更高？

大家好，我是丁小杰。

本篇是《数据分析实战》系列第三篇，案例来源为《数据分析实战》一书，书中使用的是 R 语言，接下来一段时间，我会用 Python + Tableau/Pyecharts 尽可能的将案例复现出来，以供大家学习。

场景描述

某个促销活动每个月都会开展一次，但和公司其他类似的促销活动相比，该促销活动的用户购买率比较低。通过调查用户购买率低的原因，发现问题可能出在促销广告上。

于是我们准备了两个不同的广告，来验证哪种广告能够带来更高的用户购买率。

A/B测试

A/B 测试能够在多个选项中找出那个能够带来最佳结果的选项。在本例中，我们只要同时投放广告 A 和广告 B，就可以排除其他外部因素的干扰，但要注意用户分组必须遵循随机原则。

在测试过程中，我们收集到了两组广告的曝光数据和点击数据，接下来就可以开始数据分析！

数据描述

ab_test_imp

广告曝光次数信息，87924 行。

ab_test_goal

广告点击次数信息，8598 行。

数据分析

数据读取

读取两个数据集。

import pandas as pd

imp_df = pd.read_csv('ab_test_imp.csv')
goal_df = pd.read_csv('ab_test_goal.csv')

修改两个数据集的列名。

imp_df.columns = ['广告曝光日期', '应用名', '测试名', '测试用例(A/B)', '用户ID', '事务ID']
goal_df.columns = ['广告点击日期', '应用名', '测试名', '测试用例(A/B)', '用户ID', '事务ID']

显示 ab_test_imp 数据集后五行。

imp_df.tail()

显示 ab_test_goal 数据集后五行。

goal_df.tail()

以曝光数据作为主数据集，连接两个数据集。

all_df = imp_df.merge(goal_df, how='left', on='事务ID', suffixes=('', '_goal'))
all_df.tail()

增加标记列，判断用户是否点击

all_df['是否点击'] = all_df['用户ID_goal'].apply(lambda x:0 if pd.isnull(x) else 1)

提取分析所需的列数据。

all_df = all_df.loc[:, ['广告曝光日期', '测试用例(A/B)', '用户ID',  '事务ID', '是否点击']]
all_df.tail()

A/B点击率

数据处理好后，接下来统计一下 A/B 两个广告的点击率。

pivot = all_df.pivot_table(index='测试用例(A/B)',
                           columns=None,
                           values='是否点击',
                           aggfunc=(lambda x: sum(x)/len(x))).reset_index()
pivot

A 的点击率为 是 8% 左右，而 B 的点击率 11.5%。

卡方检验

在讨论二者的差异时，一般采用卡方检验，我们先获取 A/B 广告的点击次数。

import numpy as np

pivot = all_df.pivot_table(index='测试用例(A/B)',
                           columns='是否点击',
                           values='用户ID',
                           aggfunc=np.count_nonzero)
pivot

chi2_contingency 用于列联表中变量独立性的卡方检验。
chi2_contingency(observed, correction=True, lambda_=None)

参数

• observed：列联表，本例中为二维数组。
• correction ：如果为True，并且自由度为1，则应用Yates校正以保持连续性。校正的效果是将每个观察值向相应的期望值调整0.5
• lambda_ ：float或str，可选。默认情况下，此测试中计算的统计量是Pearson的卡方统计量。 lambda_允许使用Cressie-Read功率散度族的统计量来代替。

返回值

• chi2：float，卡方值

• p：float，p值

• dof：int，自由程度

• expected：ndarray，预期频率，基于表的边际总和

from scipy.stats import chi2_contingency

kf = chi2_contingency(np.array(pivot))
kf

根据上面结果，p值为 $ 4.04×10^{-69} $ ，
是一个非常小的数值。p 值越接近于 0 差异性越大。通常来说，当 p 值 小于 0.05 时，称为“存在显著性差异”。因此我们可以说：在将两种广告分为 A/B 并 同时投放后，所得到的点击率存在显著性差异。

A/B广告点击时间序列

计算两个广告每日的点击率。

res = all_df.pivot_table(index='广告曝光日期',
                  columns='测试用例(A/B)',
                  values='是否点击',
                  aggfunc=(lambda x: sum(x)/len(x))).reset_index()
res.head()

绘制A/B广告点击率时间序列折线图。

from pyecharts.charts import *
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType

line_style = {
    'normal': {
        'width': 4,
        'shadowColor': 'rgba(155, 18, 184, .3)', 
        'shadowBlur': 10,
        'shadowOffsetY': 10,
        'shadowOffsetX': 10,
        'curve': 0.5  
    }
}

line = (Line(init_opts=opts.InitOpts(theme='ThemeType.CHALK', width='900px')))

line.add_xaxis(res['广告曝光日期'].tolist())
line.add_yaxis('A 广告',
        res['A'].tolist(),
        yaxis_index=0,
        is_smooth=True,
        is_symbol_show=False,
        linestyle_opts=line_style
    )
line.add_yaxis('B 广告',
        res['B'].tolist(),
        is_smooth=True,
        is_symbol_show=False,
        linestyle_opts=line_style
    )
line.set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(
            is_show = False,
        )
    )
line.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title = 'A / B 广告点击率时间序列变化折线图',
            pos_left = 'center',
            pos_top = '2%'
        ),
        legend_opts=opts.LegendOpts(
            pos_top = '12%',
            legend_icon = 'circle'
        ),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(
            axislabel_opts={'rotate':90},
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
                is_show=False
            ),
        ),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            name='点击率 %',
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
                is_show=False
            ),
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(
                is_show=True
            )
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            is_show = True,
            trigger = 'axis',
            trigger_on = 'mousemove|click',
            axis_pointer_type = 'shadow'
        )
    )

line.render_notebook()

通过上图可知，广告 B 的点击率在大多数时候都优于广告A。所以，分析结果是，广告B比广告A更容易被用户点击。

这就是今天要分享的内容，记得点赞哦！

案例参考

[1]《数据分析实战》 [日] 酒卷隆志 里洋平/著 肖峰/译

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