当你的试验已经跑了一段时间之后,需要通过分析数据来看不同版本的行为数据表现,从而决策出最优版本。那么如何才能在已有数据基础上,进行科学可信的统计推断呢?我们将采用置信区间这个工具。它是与P-value相关的一个概念,但比P-value给出的信息更多。
作者:阿宅的产品笔记本文在PMCAFF社区发布(www.pmcaff.com),转载请注明作者及出处。大家在聊增长的时候必定会聊到实验,而聊实验的时候也必然聊到AB test。而且很多用人单位也把会不会用AB test作为考察增长产品或运营的关键指标之一。
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大家在谷歌广告的投放中有没有遇到类似的场景:现在用ecpc出价,要不要换成tcpa呢?广告用类目页做落地页好,还是产品页好?广告文案突出产品优势好,还是服务优势好?不用纠结,其实谷歌广告有一个功能,叫做广告实验,我们就可以对广告系列进行适当的A/B测试。
关于AB test的重要性无需多言,数据、产品等从业人员几乎必知,好的数据科学家我想一定是知道理解业务比模型更为重要,而AB test就是伴随着业务增长的利器。如果你心中的AB test几乎都没有用到中心极限定理、假设检验、z分布、t分布等知识,建议详细阅读本文。
编辑导语:AB Test,即有A、B两个设计版本。通过小范围发布,得到并比较这两个版本之间你所关心的数据,最后选择效果最好的版本。对于互联网产品来说,通过A/B测试提升点击转化率,优化获客成本可以得到越来越多的关注。