A/B Testing, A Data Science Perspective

[Candidosa2]

InfiniteSkills - A/B Testing, A Data Science Perspective
English | 1.25 hours - 9 tutorial videos | aac, 44100 Hz, stereo | h264, yuv420p, 1280x720, 15.00 fps(r) | 324MB
Genre: E-learning

Decidir se deve ou não lançar um novo produto ou recurso é uma aposta a gestão dos recursos para qualquer negócio Internet. Realização de rigorosos testes A / B em linha achata o risco. Com base na sua experiência no Airbnb, cientista dados Lisa Qian oferece um guia prático de dez passos para a concepção e execução de testes A / B estatisticamente sólida.
- Descubra as melhores práticas para a definição de metas de testes e hipóteses
- Aprenda a identificar os controles, os tratamentos, as principais métricas, e as necessidades de coleta de dados
- Compreender o papel de log apropriado na coleta de dados
- Determinar a forma de enquadrar seus testes (tamanho de detecção de diferença, tamanho da amostra visitante, etc.)
- Dominar a importância dos testes de desvios sistemáticos
- Executar testes de potência para determinar a quantidade de dados para coletar
- Saiba como experimentar em utilizadores registados fora pode introduzir viés
- Compreender quando canibalização é um problema e como lidar com ele
- Revisão aceito / B ferramentas de teste de A (Google Analytics, vaidade, Unbounce, entre outros)
Lisa Qian centra-se na procura e descoberta a Airbnb. Ela tem um PhD em Física Aplicada da Universidade de Stanford.
Teste A / B, uma perspectiva da ciência Dados

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