Вивчайте Візуалізація результатів A/B тестування | Практичний аналіз, інтерпретація та звітування

Свайпніть щоб показати меню

Під час представлення результатів A/B-тестування візуалізації мають робити ключові висновки одразу зрозумілими та запобігати неправильному тлумаченню. Найефективніші підходи включають:

Стовпчикові діаграми: швидке порівняння коефіцієнтів конверсії або інших метрик між групами;
Стовпчикові діаграми з інтервалами довіри: додавання інтервалів довіри до стовпчиків допомагає глядачам зрозуміти невизначеність у ваших оцінках;
Діаграми розподілу: відображення повного розподілу метрик (наприклад, коефіцієнтів конверсії або доходу на користувача) для кожної групи може показати відмінності у варіативності або наявність викидів;
Лінійні діаграми: корисні для відстеження змін у часі або протягом кількох періодів тестування.

Якісна візуалізація використовує чітко підписані осі, послідовні кольорові схеми та виділяє найважливіші відмінності. Наприклад, стовпчикова діаграма, що показує коефіцієнти конверсії для груп A і B з інтервалами довіри на 95%, дозволяє аудиторії побачити як центральну оцінку, так і невизначеність.

Натомість неякісна візуалізація може використовувати оманливі шкали осі y (наприклад, обрізання осі для перебільшення відмінностей), не підписувати осі чи групи, або використовувати відволікаючі кольори та перевантажені легенди. Такі помилки можуть заплутати аудиторію або навіть ввести її в оману щодо результатів тесту.


              123456789101112131415161718192021222324252627282930
            
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

# Example conversion rates and confidence intervals
groups = ['A', 'B']
conversion_rates = [0.12, 0.15]
conf_intervals = [(0.10, 0.14), (0.13, 0.17)]  # 95% confidence intervals

# Calculate error bars (distance from mean to CI bounds)
errors = [
    [conversion_rates[0] - conf_intervals[0][0], conf_intervals[0][1] - conversion_rates[0]],
    [conversion_rates[1] - conf_intervals[1][0], conf_intervals[1][1] - conversion_rates[1]]
]
errors = np.array(errors).T  # shape (2, 2) for matplotlib

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
bars = ax.bar(groups, conversion_rates, yerr=errors, capsize=10, color=['#4C72B0', '#55A868'])

ax.set_ylabel('Conversion Rate')
ax.set_title('A/B Test Conversion Rates with 95% Confidence Intervals')
ax.set_ylim(0, 0.2)
ax.yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y, _: '{:.0%}'.format(y)))

# Add value labels on top of bars
for bar, rate in zip(bars, conversion_rates):
    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, rate + 0.005, f"{rate:.2%}", ha='center', va='bottom', fontsize=11)

plt.tight_layout()
plt.show()

Під час вибору візуалізації враховуйте вашу аудиторію та основну ідею, яку потрібно донести:

Для керівників або нетехнічних зацікавлених сторін: використовуйте зрозумілі стовпчикові діаграми з інтервалами довіри, мінімум зайвих елементів і прямі підписи для акцентування основного висновку;
Для аналітиків або дата-сайентістів: доповнюйте стовпчикові діаграми діаграмами розподілу (наприклад, віолончельними або box plot), щоб показати повний діапазон результатів і варіативність;
Для презентацій або звітів: уникайте оманливих елементів, таких як обрізані осі, неясні підписи груп або зайві 3D-ефекти. Завжди надавайте контекст і пояснюйте, що означають інтервали довіри або розподіли.

Відповідність стилю візуалізації вашій аудиторії забезпечує розуміння та довіру до результатів.

Яка з наведених візуалізацій найімовірніше введе аудиторію в оману щодо різниці між A та B в A/B тесті?

Виберіть правильну відповідь

Графік розподілу, що показує всі спостережувані коефіцієнти конверсії для кожної групи.

Стовпчаста діаграма з віссю y, що починається з 0.12 (найнижчий коефіцієнт конверсії), через що стовпці виглядають значно віддаленішими один від одного.

Стовпчаста діаграма з чітко підписаними осями та смугами похибки для 95% довірчих інтервалів.

Стовпчаста діаграма з віссю y, що починається з 0, і показує всі релевантні дані.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 3

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Секція 4. Розділ 3