Veri Analistleri için A/B Testi ve Deney

Örgütler büyümek için veri odaklı kararlara güvenirler ve A/B testi yeni özellikler ve stratejileri doğrulamak için kullanılan başlıca araçtır. Kontrol edilen deneyleri nasıl yürüteceğinizi anlamak veri bilimi, ürün yönetimi veya iş analizi alanında çalışmak isteyen herkes için temel bir beceridir. Bu ders, deney yaşam döngüsünde kapsamlı bir temel sağlayarak, temel istatistik teorisinden pratik uygulama ve iş etkisine geçiş sağlar. Kullanıcı davranışı üzerindeki değişikliklerin etkisini ölçmek için katı bir yöntem kullanarak tahminin ötesine geçmeyi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Kontrol edilen deneylerin arkasındaki temel terminoloji ve istatistiksel kavramları anlamak - Güvenilir ve geçerli sonuçlar elde etmek için gerekli örnek büyüklüğü ve istatistiksel gücü hesapla - İş KPI'leri ve belirli ürün hedefleriyle uyumlu güçlü A/B testleri tasarla - Python kullanarak deneysel verileri analiz edin ve p-değerleri ve güven aralıkları yorumlayın - Yenilik etkisi, seçim yanlılığı ve müdahale gibi ortak tuzakları tanımlayın - Bayes testleri ve otomatik deney çalışma akışları da dahil olmak üzere modern yaklaşımları keşfedin Kurs, teknik kurulum ve test sonrası analizlere geçmeden önce temel tanımlamalar ve bilimsel yöntemle başlıyor. Dijital bir ürün üzerinde bir test yürütmenin tüm sürecini, sonuçları nasıl değerlendireceğiniz ve bulguları hissedarlara nasıl etkili bir şekilde ileteceğiniz de dahil olmak üzere okuyacaksınız. Bu ders, deneysel çalışmalara yeni başlayan, hedefli veri bilimcileri, analistler ve ürün yöneticileri için tasarlanmıştır. Python'un temellerini bilmek yararlı olsa da, A/B testleri konusunda önceden deneyime sahip olmak gerekmez. Herhangi bir organizasyonda veri odaklı deneyleri yönetmek için beceriler inşa etmeye başlayın.