原文：
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我是一名拥有计算机科学背景的数据科学家。
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当我刚进入这个领域时，由于缺乏对基础数学和统计学概念的了解，我在数据科学面试中苦苦挣扎。
其中一个概念就是 A/B 测试。
尽管我在面试的编码部分表现出色，但当被问及推断统计和实验设计的问题时，我常常会僵住。
为了弥补这一知识差距，我参加了 Udacity 上的免费 A/B 测试课程，该课程由谷歌的高级数据专业人士教授。
在这篇文章中，我将详细解析我在课程中学到的内容，并解释你如何使用这些知识来建立对推断统计的理解。
假设你的公司想要推出一种新类型的糖果，同时继续销售现有的甜点。
假设是新的糖果将吸引更多用户到全球各地的商店，从而导致总销售额的增加。
在将这种新糖果在所有商店推出之前，公司需要了解这样做是否有利可图。
它必须首先在几个商店上测试这一假设，只有在确实有销售增长的情况下，才扩大生产。
这就是 A/B 测试的作用所在。
简而言之，A/B 测试比较两种版本的事物，以找出哪一种更好。
A/B 测试通常包括以下几个组成部分：
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变体 A：在我们的甜点店例子中，这是不销售新糖果的变体。它也被称为对照组。
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变体 B：这是应用了变化的变体。在我们的例子中，这包括提供新糖果的商店组。它被称为处理组。
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假设：这是你期望发生的事情的明确陈述。以下是我们例子中的假设：“销售新糖果的商店将看到比不销售的商店更高的平均销售额。”
假设陈述可以进一步细分为零假设和备择假设，这将在本免费课程中进行讲解。
你将了解 Netflix、Amazon 和 Google 等大型公司如何使用 A/B 测试。
我发现这个见解很有价值，因为你可以从在 Google 担任统计学家和工程师的讲师那里学习 A/B 测试的实际应用。
然后，本课程将涵盖你需要了解的所有实验设计内容——从你想要测量的指标，到置信区间和统计显著性等概念。
你将学习：
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如何构建置信区间
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不同的统计分布（正态分布、二项分布）
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设计零假设和备择假设的最佳实践。
本课程通过一个简单的实际例子来演示如何提高网站点击率，这个例子我觉得很有趣。
本课将涵盖进行实验时的伦理考量——理解实验参与者是否面临风险以及获取用户同意。
你将学习如何确定实验的适当样本大小，包括统计功效、显著性水平、标准差和最小可检测效果（MDE）等度量。
如果这些概念对你来说很陌生，不用担心！
我开始这门课程时对上述统计主题了解不多，但凭借提供的额外学习材料和笔记，我能够轻松跟上进度。
在这里，你将了解在实验中所有组必须保持不变的指标类型。这些称为不变量。
你还将学习如何分析实验结果是否具有统计学意义——无论是单指标实验还是多指标实验。
在这一部分，你将学习如何利用 A/B 测试的结果来做出商业决策。
例如，如果你发现销售新糖果的商店确实有显著的销售提升，那么下一步该怎么做？
你会将这种新糖果的多个批次推出到全球所有商店吗？还是从一个州或国家开始？
也许你会希望根据你收集的数据对实验进行迭代。
本课程的这一部分重点关注 A/B 测试的商业影响，并帮助在测试完成后进行决策。
在最终项目中，你将获得 Udacity 实际运行的实验中的真实数据。
使用这些数据，你需要回答一系列关于实验设计的问题——你将被要求计算标准差、实验持续时间和样本大小等指标。
在回答完有关数据集的所有问题后，你需要根据所进行的分析作出是否启动实验的最终建议。
我进入Udacity 的 A/B 测试课程时，期望它会很数学密集且难以理解。
令我惊讶（也是高兴的是），它更加以商业为中心，专注于 A/B 测试的实际实施。
如果你想开始进行 A/B 测试，并且希望了解如何定义假设、选择样本大小以及其他实验参数，这门课程将帮助你快速上手。
我还推荐这门课程给那些希望加深对统计推断和实验设计理解的人，因为了解这些概念将帮助你在数据科学和分析面试中表现出色。
 
 
**Natassha Selvaraj**是一位自学成才的数据科学家，对写作充满热情。Natassha 写作涉及所有数据科学相关的内容，是所有数据话题的真正大师。你可以通过LinkedIn与她联系，或者查看她的YouTube 频道。