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SUMMARY
- 简介
- 开篇词｜用好A/B测试，你得这么学
- 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
- 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
- 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｜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