After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Tổng quan về A/B Testing
Trong chương này, bạn sẽ học nền tảng của A/B testing. Bạn sẽ khám phá các bước rõ ràng và các tình huống sử dụng, tìm hiểu lý do và giá trị của việc thiết kế và chạy A/B test, và khám phá các khuôn khổ thiết kế chỉ số và ước lượng được dùng phổ biến nhất.
- A/B testing là gì?50 XP
- Khi A/B test không phải là lựa chọn tối ưu50 XP
- Các bước A/B testing100 XP
- Tác động của ngẫu nhiên hóa100 XP
- Vì sao cần chạy thí nghiệm?50 XP
- Trực quan hóa tương quan100 XP
- Tương quan hay quan hệ nhân quả?50 XP
- Thiết kế chỉ số và ước lượng50 XP
- Giá trị trung bình và tỷ lệ100 XP
- Chỉ số hiển thị quảng cáo100 XP
2
Thiết kế và lập kế hoạch thí nghiệm
Ở Chương 2, bạn sẽ tìm hiểu quy trình thiết kế thí nghiệm. Bắt đầu từ việc xây dựng giả thuyết A/B test vững chắc, bạn cũng sẽ bao quát các khái niệm thống kê như power, tỷ lệ sai sót, và hiệu ứng tối thiểu có thể phát hiện. Bạn sẽ kết thúc chương bằng cách học cách ước lượng cỡ mẫu phù hợp để có kết quả kết luận được và xử lý các kịch bản so sánh bội.
3
Xử lý dữ liệu, kiểm tra tính hợp lệ và phân tích kết quả
Tại đây, bạn sẽ khám phá quy trình cụ thể để làm sạch, tiền xử lý và khám phá dữ liệu A/B testing, cũng như học các kiểm tra tính hợp lệ cần thiết để đảm bảo kết quả đáng tin cậy. Bạn sẽ tìm hiểu giải thích chi tiết và ví dụ về phân tích A/B test khác biệt về tỷ lệ.
4
Lưu ý thực tiễn và ra quyết định
Trong chương cuối, bạn sẽ xây dựng các khuôn khổ để phân tích khác biệt về trung bình và vận dụng các kiểm định phi tham số khi nhiều giả định không được đáp ứng. Bạn cũng sẽ học cách áp dụng phương pháp Delta khi phân tích các chỉ số dạng tỷ lệ và khám phá các thực hành tốt nhất cùng một số chủ đề nâng cao để tiếp tục hành trình làm chủ A/B testing.
A/B Testing bằng Python
Hoàn
thành khóa học
