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统计学
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目录
批判性思维
统计学思维
A/B测试
统计学方法分类
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懂统计学有什么用？
能更加好地区分各种分析。
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大数据应用基础培，方便增加用户点击、回访、购置等行为，或者增加转化率注册率等。
为了搞清楚哪个功效或设计更加好，每个网站或移动应程序数据科学家都离不开A/B测试工具。
A/B测试有点类似于统计学里面随机对照试验。
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A/B测试主要性
不少互联网巨头都是A/B测试忠实信徒，这其中就包含Google、Amazon、Bing、Netflix等。
搜索引擎、有推荐系统网站、大型门户网站往往非常倚重A/B测试。这种企业网站设计很多时候是数据驱动。
谷歌连工具栏上颜色选择也要A/B测试。
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A/B测试步骤
使用A/B测试首先需要建立一个测试页面（variation page），这个页面可能在标题字体、背景颜色、措辞等方面与原有页面（control page）有所不一样。
然后将这两个页面以随机方式同时推送给全部浏览用户。
接下来分别统计两个页面用户转化率，即可清楚了解到两种设计优劣。
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A/B测试怎样识别用户
它经过Cookie或用户名识别用户。
它对同一个用户展现同一个版本。所以，同一个用户不会发觉不一样测试版本。不过，假如你换台电脑，可能就会发觉网站不一样版本。
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A/B测试不足
必须在有大量被测用户前提下，才是有意义。很多用户少网站不适合做这种测试。
它是为了验证已经有产品想法。你只有知道A方案和B方案分别是什么，才能去比较这两种方案。
你在A和B之间做比较时候，可能会忽略了其它很多可能更加好方案
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A/B测试基本注意事项
A/B测试必须是单变量
普通都着眼于转化率
注意控制访问各个版本人数，大多数情况下希望将访问者平均分配到各个不一样版本上。
不一定仅限于分成两个组。分成多个组也能够。
要确保两个组用户是来自同一个总体，也就是说它们特征要相同。不然，组间转化率差异到底是因为用户本身差异造成，还是真因为A和B两种方案不一样而造成，就极难说清楚了。
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你能够对比不一样标题或文案效果
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你还能够对比不一样图片效果
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你能够对比不一样按钮设计效果
比如，“马上购置！（Buy Now！）”按钮在某个主页上效果不佳。我们能够尝试改变按钮形状、大小、颜色或者位置。
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A/B测试服务商出现
有些企业帮助网站或移动应用更便捷地做A/B测试：Optimizely、Leanplum、Splitforce、Predictive Edge等。
这种工具能够帮助小白用户测试网站不一样版本。用户能够轻松地测试不一样版本对比效果，从而选择出效果最好网页版本，或者选出最适合某种特定访客网页版本。
这种测试工具能帮助营销人员测试和优化网站，非常适合销售、市场、公关等人员使用。有了这种工具，营销人员不一定要求援于企业IT人员。
这种企业收费依据能够是：参加测试用户数量
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A/B测试服务商出现
Optimizely、Predictive Edge都是年前后成立，成立之初都是帮网站做A/B测试。最近才开始帮app做测试。未来趋势是，它们还会帮可穿戴设备、实体零售店做测试。
有些企业专门帮助移动app做A/B测试：Leanplum（20成立）、Splitforce。
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A/B测试服务商出现
这些企业创始人大多之前含有主要互联网产品测试经验。
比如，Leanplum两位创始人之前在谷歌做测试工作。Optimizely创始人曾担任Google Chrome产品经理，并曾担任奥巴马竞选活动网站分析主管。
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App推送领域A/B测试服务
A/B测试在应用推送领域也有利用。比如，app消息推送服务商（swrve、个推等）开通了A/B测试功效。
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互联网巨头也提供A/B测试工具
对于网站来说：谷歌Website Optimizer或者VWO（Visual Website Optimi