极客时间 A/B 测试从 0 到 1
A/B 测试从 0 到 1 | 张博伟 FLAG 资深数据科学家 | 专栏 已完结·共 20 讲 |
你将获得
- 互联网人必懂的 A/B 测试方法论
- 手把手带你构建 A/B 测试流程体系
- A/B 测试常见使用场景及误区
- A/B 测试面试真题详解
课程介绍
在大数据时代,业务的科学增长要靠数据来驱动。但是有很多人认为,数据驱动不就是做几次数据分析、产生一些报表嘛?当然不是了。要把数据真正用在公司 / 团队的业务决策流程中,A/B 测试是非常关键的一环。
但 A/B 测试是一种实践性非常强的方法。其实,A/B 测试的原理并不难,难的就是在面对千变万化的业务场景和数据时,该怎么灵活处理。毕竟在 A/B 测试都实施过程中,有太多琐碎的环节,也存在着太多的误区。
- 一个科学、规范的做 A/B 测试的框架是什么样的?
- 选取样本量时,真的是越多越好吗?
- 复杂业务场景下,怎么选取评价指标呢?
- 测试结果在预计时间之前达到了统计显著,实验是不是提前成功了呢?
很多人被这样的问题所困扰,这也是为什么我们经常会看到这样一个怪现象:如果没有扎实的统计学基础,那么肯定做不好 A/B 测试;可即使掌握了理论基础,在实施 A/B 测试中还是会遇到各种数据问题或者工程 Bug。要是一不小心哪怕忽视了很小的一个点,实验结果就会变得不准确,所有的功夫就都白费了。
所以,我们特意邀请了美国互联网大厂 FLAG 的资深数据科学家张博伟,从框架搭建和实战解析两个层面,帮助你学会使用 A/B 测试,以及用好 A/B 测试。
老师将结合自己多年参与、主导 A/B 测试的经验,依据大量实践案例,从 0 到 1 帮你建立起一个科学、规范的做 A/B 测试的流程。除此之外,他还会梳理、总结出一些方法论,分享一些避坑经验,让你真正用 A/B 测试做好数据决策,让业务增长不止翻倍!
模块设计
课程主体包括三大模块。
统计篇:带你快速掌握 A/B 测试的统计学基础
这个模块精选了做 A/B 测试必须掌握的两大块统计学知识,包括 A/B 测试的理论基础假设检验、A/B 测试的前提指标的统计属性,带你有针对性地、快速掌握 A/B 测试的理论知识。
基础篇:从 0 到 1 建立规范的 A/B 测试流程
这个模块将会按照做 A/B 测试的 5 个关键步骤来展开,也就是确定目标和假设、确定指标、选取实验单位、计算所需样本大小,以及分析测试结果。在讲解流程的同时,告诉你背后的原理,帮助你在实际应用时能举一反三。
进阶篇:带你绕过 A/B 测试实践中的坑
这个模块主要针对实际业务场景中潜在的坑,包括测试结果不显著怎么改善、A/B 测试是不是万能的、多重检验等问题,还会为你梳理面试中常考的知识点。
此外,这个模块还会带你实战制作一个实用的样本量计算器,来解决网上工具参差不齐、适用范围有限等问题。
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