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保险精算A B测试从入门到实战

共计 30 章节
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01
A/B测试与保险精算概述
A/B测试定义 · 保险精算核心概念 · A/B测试在保险行业的应用价值与场景
A/B测试
02
统计学基础回顾
描述性统计 · 概率分布（正态分布 · 二项分布）
统计学基础回顾描述性统计
03
假设检验核心
原假设与备择假设 · 显著性水平α · p值
假设检验核心原假设
04
t检验与z检验
单样本t检验 · 双样本t检验 · z检验适用条件
t检验z检验
05
卡方检验
卡方独立性检验 · 卡方拟合优度检验 · 在保险理赔分类与客户分群中的应用
卡方检验卡方独立性检验
06
A/B测试设计原则
随机化 · 控制组与实验组 · 样本量计算
A/B测试设计原则
07
样本量计算实战
基于功效分析的样本量公式 · 使用Python计算样本量 · 保险场景案例
样本量计算实战基于功效分析的样…
08
指标选择与定义
核心业务指标（转化率 · 平均保费 · 赔付率）
指标选择定义
09
保险场景A/B测试案例1
营销邮件标题测试——提升保单转化率
A/B保险场景
10
保险场景A/B测试案例2
官网投保流程改版测试——降低投保流失…
A/B保险场景
11
保险场景A/B测试案例3
理赔APP界面优化测试——提升理赔满…
A/B保险场景
12
保险场景A/B测试案例4
续保提醒短信文案测试——提升续保率
A/B保险场景
13
保险场景A/B测试案例5
交叉销售推荐算法测试——提升附加险购…
A/B保险场景
14
多重比较问题
Bonferroni校正 · FDR控制 · 在保险多指标测试中的应用
多重比较问题Bonferroni
15
AA测试
AA测试目的 · 实施方法 · 验证实验系统无偏性
AA测试
16
分流与随机化技术
用户ID哈希分流 · 分层随机化 · 动态分流
分流随机化技术
17
实验周期与时间效应
周内效应 · 季节效应 · 新奇效应
实验周期时间效应
18
贝叶斯A/B测试基础
先验分布 · 后验分布 · 贝叶斯因子
A/B贝叶斯
19
贝叶斯A/B测试实战
使用PyMC进行贝叶斯A/B测试 · 保险场景案例
A/B贝叶斯
20
序贯测试与提前停止
序贯分析原理 · alpha spending函数 · 在保险长期测试中的应用
序贯测试提前停止
21
非参数检验
Mann-Whitney U检验 · Wilcoxon符号秩检验 · 在保险非正态数据中的应用
非参数检验Mann-Whitney
22
A/B测试平台架构
数据采集层 · 实验配置层 · 统计分析层
A/B测试平台架构
23
Python工具链
SciPy统计库 · Statsmodels · PyMC
Python工具链
24
数据预处理与清洗
异常值处理 · 缺失值处理 · 数据一致性检查
数据预处理清洗
25
结果解读与业务决策
统计显著性vs实际显著性 · 效应量 · 置信区间
结果解读业务决策
26
A/B测试常见陷阱
辛普森悖论 · 幸存者偏差 · 数据窥探
A/B测试常见陷阱
27
保险精算模型与A/B测试结合
GLM模型 · 风险评分 · 在测试结果校准中的应用
A/B保险精算模型
28
A/B测试报告撰写
结构化报告模板 · 可视化图表选择 · 面向管理层与精算师的不同呈现
A/B测试报告撰写
29
A/B测试伦理与合规
客户隐私保护 · 数据安全 · 保险监管要求
A/B测试伦理
30
综合实战项目
某保险公司车险产品页面改版A/B测试…
综合实战项目A/B