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9/12 数据科学读书会 Book 7 - AB测试入门到精通 第五讲
A/B测试是一个简单的概念,即显示一个web页面的几个不同版本以实时访问流量,然后测量每个版本对访问者的影响。使用A/B测试,公司可以提高他们的营销和用户体验的有效性,这样做,有时可以提高两倍或三倍的转化率。谷歌、亚马逊(Amazon)、Netflix和其他顶尖科技公司的成功,都有赖于这个测试。在2012年总统大选期间,就连巴拉克•奥巴马(Barack Obama)和米特•罗姆尼(Mitt Romney)也曾派出团队A/B测试他们的竞选网站。今天,AB 测试成为数据驱动决策的最强大工具之一。

如果致力于从事Data Scientist,Business Analyst, Data Analyst,Marketing以及销售,不了解数据驱动的决策方法,他们将会被淘汰。

本系列读书会讲座以Dan Siroker的A/B Testing这本读物为参考背景, 同时结合其他Google的AB Testing经典客场,探讨相关基础知识,帮助大家了解如何通过AB测试帮助数据驱动决策。

本期读书会纲要:

Analyze the Results and Draw Conclusions
5.1 Sanity Check
Check Invariant Metrics
Sign Test
5.2 Analyze Results
Calculate the Test Statistics
Single Metric Evaluation
Multiple Metrics Evaluation
Bootstrap
Bonferroni Correction
Familywise Error Rate
False Discovery Rate
5.3 Draw Conclusions
Do I have statistically significant and practically significant results to justify the change?
Do I understand what the change actually done to our user experience?
Is it worth it to launch?
5.4 Gotchas

【什么样的人值得付出 1hour 来学习?】
*希望学习AB Testing
*数据科学,商业分析相关爱好者,求职者
*希望补充知识,加深数据决策理解
*商业分析,数据科学转行,希望拓宽知识面

【所有成功注册并全程出席的同学将获得特别礼品】
获得资格加入北美求职互助群
获得数据应用学院奖学金积分50美金
可以领取数据应用学院的数据科学家课程优惠券

2020年9月26日 “数据科学家求职训练营” 开营啦!
https://www.dataapplab.com/ds/

数据应用学院 -- 北美留学生求职的最佳路径
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Sep 12, 2020 04:00 PM in Pacific Time (US and Canada)

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