ab测试A/B测试流程是怎样的？

公务员考试的行政能力测试A和B有什么区别

公务员考试公共科目为《行政职业能力测验》和《申论》；福建公务员考试公告规定：报考A类职位的报考者，笔试公共科目为《行政职业能力测验》和《申论》，报考B类职位的报考者，笔试公共科目为《行政职业能力测验》。

参考资料：91UP公务员考试平台

如何通过 ab 压力测试的结果判断是否需要优化程序

功能压测的话，需要关注的是数据是否异常，我觉得你首先需要看一下商品是否超卖了，数据库数据是否都正常。

其次，在查看服务器响应的一些重要参数，qps、tps、响应时间等。

怎么在windows上使用ab压力测试工具

Apache服务器自带了ab压力测试工具，可以用来测试网站性能，使用简单方便。

工具/原料 Apache 方法/步骤 打开Apache服务器的安装路径，在bin目录中有一个ab.exe的可执行程序，就是我们要介绍的压力测试工具。

在Windows系统的命令行下，进入ab.exe程序所在目录，执行ab.exe程序。

注意直接双击无法正确运行。

执行ab命令成功后，可以看到如图提示。

该帮助很清楚详细的介绍了ab的用法以及各个参数的含义。

Apache的ab测试中，10个并发是有多少请求量

10个并发就是瞬间10个请求到服务器上去，如果服务器处理的快，那么就继续，但是使用参数中有请求总数，其实就是以每次10个并发的方式将你设置的请求总数都压到服务器上去，看服务器多久可以处理完，计算平均每秒的响应情况！

什么是A/B测试

对照实验，也叫A /B测试。

通过随机化和适当的实验设计，实验构建了科学的因果关系，这就是为什么对照实验（A/B测试）是药物测试的最高标准。

在软件开发中，产品需求通过多种技术手段来实现; A/B测试实验提供了一个有价值的方式来评估新功能对客户行为的影响。

A/B测试其实是一种“先验”的实验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。

A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。

这里面又涉及到数据化驱动决策与确定性优化提升等等延伸概念，

A/B测试流程是怎样的？

A/B测试最佳流程，可分成下面四个步骤，如图： 下面，对其中的每个步骤做下详细解释：

分析数据：分析现有原始版本的各项数据指标，如注册转化率等，比如说注册转化率仅有10%，针对这一转化率提出想法；

提出想法：比方说要改进注册流程，之前用户需要输入短信校验码，计划改成图片校验码，形成改进备选方案。

有了该基本假设后，预估大概率可以提升转化率；

重要性排序：限于团队资源有限，无法把所有需求想法全部都去验证，这就需要做重要性排序，选择最重要的这几个改进方案去做A/B测试，接着进入第四步；

A/B测试：在这个过程中，我们要监测A/B测试数据，结果一般有两种，一是数据证明实验无效，一是证明实验有效。

我们经过大量测试发现，大部分进行的A/B测试实验，1/3被证明有效， 2/3被证明无效（与原始版本效果差别不大，或者比原始版本效果还坏）。

这里需要大家注意，不是所有的实验都会被证明对指标增长有显著效果，如果是这样，我们就没有必要进行实验了。

如果遇到这种情况，需要告诉自己的团队成员不要灰心，正因为某些实验被证明无效，我们才会找到有效的增长方式。

实验失败是大概率事件，我们最好的办法就是增加测试频率、持续测试，而非浅尝辄止，又回到经验主义决策的老路上。

如果你的团队从来没有做过A/B测试，有三点建议给到大家：

第一，从最简单的文案A/B测试开始，比如说测试关键按钮中不同文案的转化率；

第二，多做团队间的经验分享，多分享你的成功经验，有效果的事情大家都愿意尝试；不要天天去分享失败的经验，如果过多分享失败经验，会让你包括你的团队对A/B测试产生质疑，影响团队士气；

第三，可以优先使用第三方免费的A/B测试工具，比如Testin A/B测试，目前支持App、Web/H5、小程序。

以上就是A/B测试的最佳实践，有了这些流程，A/B测试落地还需要注意三个关键因素： 展开来说，在「人」的角度上，要求整个团队具备数据驱动增长、A/B测试驱动决策的思维习惯，这是最重要的事情。

同时，如果增长或产品团队负责人本身不具备这种意识，认为A/B测试无关紧要，比较依赖经验进行产品优化决策，那么A/B测试做起来也很困难。

对APP也好，包括现在的小程序也好，新型产品层出不穷，产品面对的竞争也异常激烈。

加之目前互联网流量红利期逐渐结束，获客成本增加，如果想继续获得业务增长，目前最有效的办法就是落地A/B测试、以数据驱动增长这一路径。

行业发展趋势决定所有团队都会慢慢迁移到用科学的实验进行增长这条路上来，即使你现在的团队推进A/B测试困难，但是我相信不远的将来，A/B测试将是最重要的产品增长驱动力。

在业务流程上，第一需要注意你的产品是什么形态，是依托APP、小程序、公众号还是Web网站。

不同的业务场景，A/B测试落地方案也会不一样。

第二，要考虑A/B测试是否很好融入到了产品迭代或增长团队工作流程中去，最佳实践就是做到将整个产品优化迭代流程、发版节奏与A/B测试紧耦合，形成流水线作业，这也是BAT等公司能够把A/B测试每周频率做到那么高的原因。

在工具方面，一种是自研，另外一种是使用第三方服务。

自研的话，在可控性、业务耦合方面有一定的优越性，但对一般企业来讲，其研发成本、人力成本很高，开发A/B测试服务还涉及到较为严格的数据统计，需要配置专业的数据分析师。

如果使用目前市面上的第三方工具，比如Testin A/B测试服务_永久免费，可以最大化降低成本、加速业务落地A/B测试服务。

希望以上能对楼主有所帮助！