Tests A/B pratiques et analyse statistique en Python

Les entreprises s'appuient sur l'expérimentation pour optimiser l'expérience utilisateur et augmenter leurs revenus. Comprendre comment structurer et interpréter ces tests est une compétence essentielle pour tout professionnel des données. Vous passerez de la compréhension des concepts statistiques de base à la mise en œuvre de flux de travail complets de tests A/B en Python. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour définir les objectifs expérimentaux, assurer la validité statistique et présenter des informations exploitables. Ce que vous apprendrez : - Définir les métriques primaires et secondaires qui s'alignent sur les objectifs commerciaux - Calculer les tailles d'échantillon et les durées de test requises à l'aide de l'analyse de puissance - Mettre en œuvre des tests d'hypothèses à l'aide de bibliothèques telles que scipy et statsmodels - Comprendre les p-values, les intervalles de confiance et la signification statistique - Analyser les résultats en tenant compte des pièges courants tels que le problème des comparaisons multiples - Explorer les approches modernes, y compris les tests A/B bayésiens pour une prise de décision plus rapide Le cours commence par la théorie statistique fondamentale et la conception expérimentale avant de passer à la mise en œuvre pratique en Python et à l'interprétation des résultats. Ce cours est conçu pour les débutants intéressés par l'analyse de données, le marketing ou la gestion de produits ; aucune expérience préalable des tests A/B n'est requise. Commencez à développer vos compétences en matière d'expérimentation basée sur les données dès aujourd'hui.