Praktyczne testowanie A / B i analiza statystyczna w Pythonie

Firmy polegają na eksperymentach, aby zoptymalizować doświadczenia użytkowników i zwiększyć przychody. Zrozumienie, jak strukturyzować i interpretować te testy, jest podstawową umiejętnością każdego specjalisty od danych.Przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć statystycznych do wdrożenia pełnych przepływów pracy testów A / B w Pythonie. Zyskasz umiejętności definiowania celów eksperymentalnych, zapewnienia ważności statystycznej i przedstawienia praktycznych spostrzeżeń. Czego się nauczysz: - Zdefiniuj podstawowe i wtórne wskaźniki, które są zgodne z celami biznesowymi - Oblicz wymagane rozmiary próbek i czas trwania testu za pomocą analizy mocy - Wdrażaj testy hipotez przy użyciu bibliotek takich jak scipy i statsmodels - Zrozum wartości p, przedziały ufności i znaczenie statystyczne - Analizuj wyniki, biorąc pod uwagę typowe pułapki, takie jak problem wielokrotnych porównań - Poznaj nowoczesne podejścia, w tym bayesowskie testy A / B w celu szybszego podejmowania decyzji Kurs rozpoczyna się od podstawowej teorii statystycznej i projektu eksperymentalnego przed przejściem do praktycznej implementacji Pythona i interpretacji wyników.Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących zainteresowanych analizą danych, marketingiem lub zarządzaniem produktem; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z testami A / B. Zacznij budować swoje umiejętności w eksperymentach opartych na danych już dziś.