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从原理到实战，吃透A/B测试
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。
课程目录:
开篇词 (1讲)
开篇词｜用好A/B测试，你得这么学
统计篇：A/B测试的前提与理论基础 (2讲)
01 | 统计基础（上）：系统掌握指标的统计属性
02｜统计基础（下）：深入理解A/B测试中的假设检验
基础篇：从0到1，带你建立规范的A/B测试流程 (7讲)
导读 | 科学、规范的A/B测试流程，是什么样的？
03｜确定目标和假设：好的目标和假设是什么？
04｜确定指标：指标这么多，到底如何来选择？
05｜选取实验单位：什么样的实验单位是合适的？
06 | 选择实验样本量：样本量越多越好吗？
07｜ 分析测试结果：你得到的测试结果真的靠谱吗？
08 | 案例串讲：从0开始，搭建一个规范的A/B测试框架
进阶篇：怎么在A/B测试的实践中避坑 (7讲)
09 ｜测试结果不显著，要怎么改善？
10｜常见误区及解决方法（上）：多重检验问题和学习效应
11 | 常见误区及解决方法（下）：辛普森悖论和实验组/对照组的独立性
12｜什么情况下不适合做A/B测试？
13｜融会贯通：A/B测试面试必知必会（上）
14｜举一反三：A/B测试面试必知必会（下）
15｜用R/Shiny，教你制作一个样本量计算器
结束语 (3讲)
结束语｜实践是检验真理的唯一标准
结课测试题｜这些A/B测试的知识你都掌握了吗？
加餐｜试验意识改变决策模式，推动业务增长
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发表于 2021-1-2 12:04:38
发表于 2021-1-2 12:36:20
