关于此课程

本课程将介绍 A/B 测试(也叫做分离测试)的设计与分析。这是一项用于测试网站或移动应用潜在改进的在线实验。在实验过程中,会向不同用户展示两个网站版本——通常是现有网站和潜在改变版本。然后会分析结果来确定改变版本是否可以提升网站品质。此课程将涵盖如何选择和表征化指标,如何设计具有足够统计功效的实验,如何分析结果和得出有效结论,以及如何确保实验的参与者获得充分保护。此课程提供中文版本。

喜欢这门课程?加入“数据分析”纳米学位。

学费
免费
学习时间
大约 1 MONTHS
难度
中级
你将获得

Rich Learning Content

Interactive Quizzes

Taught by Industry Pros

Self-Paced Learning

Student Support Community

开始你的旅程

学习这门免费课程,迈出通往数据分析(进阶)职业道路的第一步。

免费课程

A/B 测试(中/英)

合作企业 Google

通过创新性的自主学习方式,掌握新技能,提升竞争力。

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课程讲师

Carrie Grimes
Carrie Grimes

Google 卓越工程师

Caroline Buckey
Caroline Buckey

优达学城讲师

Diane Tang
Diane Tang

Google 研究员

先修知识及要求

此课程要求学习者具备描述统计学与推论统计学的入门知识。若你还不了解这些话题或需要温习一下,可查看优达学城课的推论统计学描述统计学课程。

不要求之前有 A/B 测试经验或编程经验。

查看使用优达学城的技术要求

为什么学习这门课程?

业内众多公司,如 Google、Microsoft、Amazon、Ebay/Paypal、Netflix 等经常使用 A/B 测试(或叫分离测试)来决定值得做出哪些改变。使用 A/B 测试可以使你根据实际数据做出决策,而非依赖直觉或 HiPPO(收入最高者意见)!设计合理的 A/B 测试并得出有效结论并不容易。你永远不可能精确度量某些信息(例如网站的某个版本是否会让用户“更开心”),所有你需要找到合适的代理指标。你需要进行完整性检查,来确定你的实验设置没有缺陷,还需要使用各种统计技术来确保你得到的结果并非偶然。此课程将带你认识这整个流程。课程结束后,你将能够帮助大型和小型公司做出会对他们的未来产生重大影响的关键决定!

我将获得什么?
Instructor videos Learn by doing exercises Taught by industry professionals