Google长期AB测试——从在线实验里避免短期收益陷阱
A/B 测试是一种向同组的用户提供略有不同版本的产品,并衡量他们行为差异的方法。这种测试方法被广泛运用于新产品、服务的开发和推进。AB测试经常给人带来有效的结果,但时间证明,有的时候,它的结果并不一定合理,可能会给团队带来陷阱。本文介绍了AB Testing在线实验中常见的短期收益陷阱,以及大厂谷歌对此问题的解决方法。
数据科学家必会AB Testing基础知识
AB测试是产品运营经常用到的工具,它能够比较不同版本用户体验的变化,收集数据并分析,从而判断出利于公司的最佳选项。在AB Testing中,对于样本规模的选择,测试结果的分析,相关指标的评估等都会对结果起到重大的影响。本文介绍了如何设计和运行你的实验,如何判断AB测试相关参数,以及如何实验和验证结果,带你全面了解AB Testing.
如何使用AB测试,提高产品效率?
A/B测试为一种随机测试,是将A和B两个不同的东西进行假设比较,来测试某一个变量两个不同版本的差异,选出更佳的版本。AB Testing作为数据分析的一种手段,被各大公司广泛运用到决策部分,包括新版本的推进,新功能的测试,创意推广的研究等等。本文会从AB测试的前、中、后期进行介绍,带你了解AB测试的流程和原理,以及如何设计AB测试等知识。
AB 测试应用:AB Testing在社交领域的实践及挑战
AB Testing被人们广泛运用于互联网公司的产品或服务的优化迭代,每年,数以万计的AB测试实验被Amazon,Google,Facebook这些大厂应用,也成为了数据科学相关面试的一个重要考点。目前,AB测试常用于体验优化、转化率优化、以及广告优化,那么,在社交媒体中,AB测试面临了什么问题?具体操作步骤是什么?在本文,我们会对AB Testing在社交媒体的实践应用做出详细介绍。