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如何使用A/A测试，让数据更准确？
什么比没数据可用更糟糕？虚假数据。
没有什么能像A/B测试一样给你信心并让你阔步向前；同样地，没什么能比虚假数据更快终结你的大步向前。为了进行正确的测试，你需要...
"A/B测试"相关的文章
为什么别人能做有效的A/B测试，而你不能？
给要做的A/B测试定个小目标，比如先跳过这4个坑。
你听到每个人都大赞A/B测试，它是如何帮助一款产品降低跳出率，增加转化及转化价值，并带来更多的销售。但是，你做的...
从增长工程中学到的：Pinterest是如何从着陆页入手实现注册量翻倍的
增长黑客圈里一个很受欢迎的话题就是提升着陆页的转化率。每个人都看过那些类似「10个让你的转化率增长三倍的小技巧」的文章，里面给出了一些笼统的技巧（比如增加号召...
数据告诉你真相！汉堡图标并非最佳菜单方案
今天，我们的菜单通常都会使用汉堡图标来表现，他们在APP中无处不在，但是汉堡图标真的是无往不利的么？今天让我们通过3个A/B测试来了解一下汉堡图标在移动端网页设计中...
【A/B测试算法大揭秘】第五篇：少了它，版本决策将毫无意义
从一切的根基中心极限定理，到如何根据数据分析解读最终选出真正意义上的最优版本，相信大家能够对A/B测试的原理有一个大概的了解。
关于如何避免假设检验中第I类错误...
A/B测试算法大揭秘第四篇：置信区间究竟是怎么来的？
当你的试验已经跑了一段时间之后，需要通过分析数据来看不同版本的行为数据表现，从而决策出最优版本。那么如何才能在已有数据基础上，进行科学可信的统计推断呢？我们...
A/B测试算法大揭秘第三篇：如何分析试验数据（下）
希望通过我们的几篇文章，能够帮助你更好的了解A/B测试和置信区间，一起实现用A/B测试驱动产品优化。
P-value定义
P-value（以下简称P值），又称“显著性水平”，它是指...
Google产品优化的秘密：解密增长黑客和AB测试
大数据时代，拥有数据就是拥有了宝贵的财富，而当下的互联网环境中获得数据也已经变得越来越容易。
然而仅仅手握数据还是不行的，你还需要使用数据来发挥价值。但是数...
A/B测试算法揭秘第二篇：如何分析试验数据（上）
希望通过我们的几篇文章，能够帮助你更好的了解A/B测试和置信区间，一起实现用A/B测试驱动产品优化。
A/B测试的实质是对照试验，即通过对几个不同的版本进行对比，从而...
A/B测试算法大揭秘 | 一切都从这个定理开始
对于通过A/B测试来优化产品的用户而言，置信区间无疑是最关注的元素之一，它可以反映出试验版本与对照版本之间的真实提升范围。但是置信区间背后的原理，以及具体的计算...
那些年，我们在A/B测试中踩过这5个坑
如果这些坑真实反映了你当前的状况，就请尽快修正测试方案，跳出陷阱才能得到更为科学可信的结果。
随着Growth Hacking在中国的传播和兴起，作为增长黑客必杀技之一的A...
浅谈AB测试里常见的辛普森悖论
优秀的增长黑客，不会去投机取巧“制造数据”，而是认真思考和试验，用科学可信的数据来指导自己和企业的决策，通过无数次失败的和成功的AB测试试验，总结经验教训，变身...