与“理想化随机试验”相对应的 A/B 测试对比,注意到随机试验设计的观点通常过于简化。对于大规模进行的 A/B 测试,尤其是长时间进行的测试,很少能满足理想化随机试验的假设。
数据分析 36 计(18):Shopify 如何使用准实验和反事实来优化产品
在Shopify,我们相信了解因果关系是探寻业务价值最大化的关键。由于因果关系可以验证整个业务战略是否有效,因此我们旨在识别出数据现象背后真正的原因。
数据分析 36 计(16):和 A/B 测试同等重要的观察性研究:群组研究 VS 病例-对照方法
群组研究(cohort study)和 病例-对照研究(case-control study)是观察研究的两种主要类型,主要用于医学判断评估疾病和条件暴露之间的关联,同时在商业分析...
数据分析 36 计(15):这个序贯检验方法让 A/B 实验节约一半样本量
在相同的时间内可以运行更多的测试了,从而增加为用户找到更好的体验的机会。