Tea-Tasting 开源项目教程

1. 项目介绍

Tea-Tasting 是一个开源的 Python 包，用于 A/B 测试的统计分析。它提供了多种统计测试方法，如 Student's t-test、Z-test、bootstrap 和分位数指标等。Tea-Tasting 拥有可扩展的 API，允许用户定义和使用自己选择的统计测试。此外，它还支持在大数据后端（如 BigQuery、ClickHouse、DuckDB、PostgreSQL、Snowflake、Spark 等）中直接计算统计量，无需将细节数据导入 Python 环境。

2. 项目快速启动

安装

首先，您需要安装 Tea-Tasting。可以通过以下命令进行安装：

pip install tea-tasting

示例代码

下面是一个使用 Tea-Tasting 的基本示例：

import tea_tasting as tt

# 生成用户数据
data = tt.make_users_data(seed=42)

# 创建实验对象，定义各项指标
experiment = tt.Experiment(
    sessions_per_user=tt.Mean("sessions"),
    orders_per_session=tt.RatioOfMeans("orders", "sessions"),
    orders_per_user=tt.Mean("orders"),
    revenue_per_user=tt.Mean("revenue"),
)

# 分析数据
result = experiment.analyze(data)

# 打印结果
print(result)

上述代码会输出类似以下格式的结果：

metric    control    treatment    rel_effect_size    rel_effect_size_ci    pvalue
sessions_per_user    2.00      1.98          -0.66%      [-3.7%, 2.5%]  0.674
orders_per_session   0.266     0.289            8.8%      [-0.89%, 19%] 0.0762
orders_per_user   0.530     0.573            8.0%       [-2.0%, 19%]  0.118
revenue_per_user    5.24      5.73            9.3%       [-2.4%, 22%]  0.123

3. 应用案例和最佳实践

• 数据准备：在开始 A/B 测试之前，确保您拥有准确和完整的用户行为数据。
• 指标选择：根据您的业务目标选择合适的指标，例如用户会话次数、订单转化率等。
• 结果分析：使用 Tea-Tasting 提供的统计方法对实验结果进行分析，并评估治疗效果。
• 重复测试：为了确保结果的可重复性，对实验进行多次重复测试。

4. 典型生态项目

Tea-Tasting 可以与多个数据后端和数据处理框架一起使用，以下是一些典型的生态项目：

• Ibis：用于在大数据平台上执行复杂的数据分析任务。
• cuDF：GPU 加速的数据帧库，与 Pandas 兼容。
• Dask：并行计算库，可以扩展 NumPy、Pandas 和 Scikit-Learn。
• Modin：用于分布式数据处理，与 Pandas API 兼容。

通过集成这些项目，您可以进一步扩展 Tea-Tasting 的功能和性能。