原文：
www.kdnuggets.com/2023/02/essential-ab-testing-course-data-science.html
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在数据驱动的快速发展世界中，你不能仅仅依赖直觉或猜测来决定网站上的潜在变化。除非数据驱动的指标指引你做出变动，否则你不能“无思考”地“全知全能”。因此，许多组织使用一种称为 A/B 测试的统计技术来事先检查变化是否对业务有益。
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A/B 测试被定义为一种比较单一变量（产品或网站）两个版本的方法，通常是通过测试对象对变体 A 与变体 B 的反应来确定哪一个变体更有效或表现更好。无论你是市场营销人员、产品经理还是数据分析师，理解 A/B 测试对于做出数据驱动的决策至关重要。
简而言之，A/B 测试是一种用户体验研究方法，用于随机对照实验，以监测用户的反应和变化的有效性。
A/B 测试主要用于提高用户对新特性或产品的参与度和亲和力。许多社交媒体公司，如 LinkedIn 和 Facebook，利用它来通过了解新产品或特性的影响来改善用户体验。
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A/B 测试支持统计决策，因此在许多行业和垂直领域中都有应用，具体应用如下。
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改善产品发布策略：允许组织比较不同版本的产品，确定哪个版本表现更好，从而改善客户参与度、转化率和整体表现。
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数据驱动决策：组织获得的数据驱动见解可以用来做出明智的决策，而不是依赖假设或直觉。
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发现隐藏机会：可以揭示组织可能未意识到的改进隐藏机会。
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优化营销策略：通过比较不同的营销活动、标题和信息，确定最有效的策略，从而实现优化的营销策略。
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降低风险：A/B 测试允许组织以受控和安全的方式测试新想法和变化，减少引入对产品有负面影响的变化的风险，也称为爆炸半径。
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成本效益：这是一个具有成本效益的（特别是当你比较全面发布一个产品时）方式来实验不同的产品或服务选项，并且可以提供有关客户行为、转化率等的宝贵见解，而无需支付失败产品的高昂成本。
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个性化：通过测试内容、布局或功能的不同变体，并将最佳版本提供给特定的受众或细分市场，个性化用户体验是使用 A/B 测试的最大优势之一。
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持续改进：这是一个不断进行的过程，组织可以持续使用它来改进他们的产品或服务。
我最近在 Udacity 完成了一个免费的复习课程“Google 的 A/B 测试”，并想分享一下课程内容以及为什么你应该将其添加到你的待办事项列表中。这门课程帮助个人学习 A/B 测试的过程，并且是计划和执行 A/B 测试的主题以及大量真实案例研究的首选资源。
图片来源于 Udacity
它解释了如何设计一个实验，以捕捉网站或移动应用程序中的变化。不同的用户将看到带有和不带有变化的应用程序，以评估他们的反应，从而预测变化发布后的潜在改进。
如果你的工作涉及数据（考虑到其普遍性，这非常可能）和生成可操作的见解以推动组织决策，那么这门课程对你来说是相关的。简单来说，如果你的职业类别包括数据分析师、市场营销人员、产品经理和数据科学家，你将从这门课程中受益。
如课程主页所列，课程分为五章，涵盖了进行 A/B 测试的以下重要组成部分。
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A/B 测试框架概述
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实验的政策和伦理
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选择和描述指标
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设计实验
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结果分析
如果你是希望在自己空闲时间学习 A/B 测试基础知识的在职专业人士，那么这个自学进度的课程是一个合适的资源。如果你每周能够投入大约 8 小时，那么你将在两个月内完成课程。
以下是一些关键提示，帮助你决定这是否是学习 A/B 测试基础知识的合适课程：
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该课程概述了 A/B 测试过程——定义、目标以及可以通过 A/B 测试进行的不同类型的实验。
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接下来，你需要了解 A/B 测试的规划过程，例如找到并对齐决定成功标准的正确指标、制定假设等。确定进行测试所需的正确样本量是实验的核心组成部分之一。
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一旦你设定了假设，课程将介绍如何运行 A/B 测试的过程，通常围绕如何实施实验、分析数据和解释结果进行。
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仅仅阅读理论是不够的，无法准备好进行实验。实验中可能出现多个地方的错误，导致不正确的结论。课程解释了一些常见的错误及其避免方法。
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该课程不仅仅停留在理论层面，还分享了多个现实世界的案例和实际应用，展示了 A/B 测试如何在不同的行业和环境中应用。
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课程还涵盖了更高级的主题，例如多变量测试、移动应用的 A/B 测试以及个性化的 A/B 测试。
为了更好地装备学习者，避免常见的陷阱和掌握高级主题，该课程包括一个项目，让学习者通过自己进行 A/B 测试并分析结果来内化这些概念。
该课程采用讨论式的格式，以问答形式解释概念。这与演示风格的课程相比稍显不同。如果你有兴趣阅读课程的详细总结笔记，请参阅以下链接：
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medium.com/@jchen001/udacity-a-b-testing-course-notes-84bd799a898f -
towardsdatascience.com/a-summary-of-udacity-a-b-testing-course-9ecc32dedbb1
Vidhi Chugh 是一位 AI 战略师和数字化转型领导者，致力于在产品、科学和工程的交汇处构建可扩展的机器学习系统。她是一位屡获殊荣的创新领袖、作者和国际演讲者。她的使命是使机器学习大众化，打破术语，让每个人都能参与这一转型。