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本文适用于使用内嵌示例数据练习均值计算、独立样本t检验和箱线图绘制，不是经过验证的真实广告效果案例。代码中的ttest_ind调用采用独立样本、等方差的双侧检验，不能直接套用于配对观测或具有时间相关性的销量数据；统计学显著的均值差异也不能单独证明广告造成销量提升。本次仅作全文结构审阅，未进行代码运行或外部事实核验。

🏆 统计分析实战案例（Statistical Analysis Case Study）

abstract 📋 本节概览

  • 🎯 学习目标：通过示例案例掌握统计分析流程和Python实现
  • 📚 前置知识：描述性统计|描述性统计 | 假设检验流程|假设检验流程
  • ⏱️ 预计用时：15分钟

学习目标

note 📖 **统计分析实战有什么用？**

通过示例案例，练习把统计知识用于实际问题的分析流程，学会"用数据说话"。

生活例子：

  • 比如分析"新产品广告是否提升了销量"，用假设检验和可视化来判断。

🛠️ 案例：广告投放效果分析

  1. 背景说明
    • 假设某公司投放新广告，想知道广告是否让销量提升；以下数值仅作为分析演练的示例数据。
  2. 分析流程
    • 收集广告前后销量数据
    • 用描述性统计分析变化
    • 用t检验判断差异是否显著
    • 用可视化展示结果
  3. Python实现
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import ttest_ind
# 广告前后销量数据
before = [100, 102, 98, 101, 99, 97, 100]
after = [110, 115, 112, 118, 117, 113, 116]
# 描述性统计
print("广告前均值:", np.mean(before))
print("广告后均值:", np.mean(after))
# 统计学在数据分析中的应用学习
t_stat, p_val = ttest_ind(before, after)
print("t统计量:", t_stat, "p值:", p_val)
# 可视化
plt.boxplot([before, after], labels=['广告前', '广告后'])
plt.title('广告投放前后销量对比')
plt.ylabel('销量')
plt.show()

tip 💡 在独立样本、等方差等检验条件成立且显著性水平预先设为0.05时，双侧检验的p值小于0.05表示两组总体均值存在统计学显著差异；即使广告后样本均值更高，也不能仅据此认定广告导致销量提升。

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