Практическое A/B тестирование и статистический анализ на Python

Бизнес полагается на экспериментирование, чтобы оптимизировать пользовательский опыт и увеличить доход. Понимание того, как структурировать и интерпретировать эти тесты, является ключевым навыком для любого специалиста по данным. Вы перейдете от понимания основных статистических концепций к реализации полных рабочих процессов A / B-тестирования в Python. Вы приобретете навыки для определения экспериментальных целей, обеспечения статистической достоверности и представления практических выводов. Что вы узнаете: - Определение первичных и вторичных показателей, которые согласуются с целями бизнеса - Расчет требуемых размеров образцов и продолжительности испытаний с использованием анализа мощности - Реализация тестирования гипотез с использованием библиотек, таких как scipy и statsmodels - Понимание значений p, доверительных интервалов и статистической значимости - Анализ результатов с учетом таких общих проблем, как проблема множественных сопоставлений - Изучение современных подходов, включая байесовский A/B-тест для ускорения принятия решений Курс начинается с фундаментальной статистической теории и экспериментального дизайна, а затем переходит к практической реализации Python и интерпретации результатов. Этот курс предназначен для начинающих, заинтересованных в анализе данных, маркетинге или управлении продуктом; предыдущий опыт с A / B-тестированием не требуется. Начните развивать свои навыки в экспериментировании с данными уже сегодня.