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网站ab测试优化新上映_mbti免费测试(2024年12月抢先看)

内容来源：丹顿SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

网站ab测试优化

产品经理入门指南｜AB测试的核心概念 𐟌𑁂实验，也称为随机对照实验（randomized controlled trial，RCT），最初源自生物医学领域。在互联网产品的迭代优化中，小流量AB实验被广泛使用。通过在线上流量中抽取一小部分用户，完全随机地分配给原策略A和新策略B，结合统计方法，可以准确估计两种策略的相对效果。这种方法既低风险，又能抗干扰，还能提供量化结果，因此在互联网产品研发和科学研究中都被广泛应用。 𐟔灂测试在互联网公司中的重要性从硅谷的科技巨头，如苹果、爱彼迎、亚马逊、脸书、谷歌、领英、微软、优步等，到国内的BAT巨头和字节跳动等科技公司，都在频繁使用AB实验来辅助决策。早在2000年左右，谷歌工程师就将AB实验应用于互联网产品的迭代测试中。2012年，微软必应搜索引擎的员工通过AB实验验证了不同展示方式的广告标题效果，结果令人惊艳：实验组广告收入在数小时内增加了12%，且没有对用户体验指标造成负面影响。 𐟏†字节跳动的AB实验文化在中国，字节跳动对AB实验的重视程度尤为突出。字节跳动内部流传着这样一句话：“AB实验是一种信仰，万物皆可试验。”A/B实验在字节跳动的各个业务领域都有广泛应用，从产品命名到交互设计，从改变字体、弹窗效果、界面大小到推荐算法、广告优化、用户增长，几乎无所不包。字节跳动的明星产品douyin，其名字也是AB实验的产物。在douyin的命名测试中，“douyin”这个名字虽然在测试中只排名第二，但最终被认为更符合用户认知。 𐟌ŸAB测试的价值在互联网红利期结束、流量成本昂贵的背景下，科学有效的增长策略和综合能力显得尤为重要。通过科学的AB实验，可以确保每个决策都能带来正向收益，实现复利效应和持续循环的可持续增长：消除无休止的争论：根据实验效果科学决策，确定最佳方案。快速试错：让大胆创新成为可能，快速检验新策略的效果。定位问题：快速定位问题的真正原因，避免低效迭代。降低风险：降低新产品或新功能发布的风险，为产品持续迭代提供保障。

Netflix数据科学家面试全攻略 𐟑‡ 一轮电话面试主要询问了做过哪些项目，以及我对Netflix文化的看法和问题。 𐟑‡ 四轮现场面试 1️⃣ 第一轮：考察了几道简单的SQL题目。 2️⃣ 第二轮：深入探讨了简历内容，接着问了SQL，还有一些简单的Python数据处理，如如何使用Python进行group by、merge和filter等操作。最后一题是关于Netflix电影的subtitle版本选择问题，如何在播出前决定500+语言的subtitle版本，并选择能让收视率最高的语言。 3️⃣ 第三轮：两个案例 𐟑‰ 案例1：Netflix进行了非会员到付费会员的AB测试，讨论了问题澄清、定义指标、样本数据、样本大小计算、流量分配、解决不同的注册率基线等问题。还提到了如何选择目标群体、不同采样方法的优劣，以及如何在AB测试中运用统计学知识优化实验设计，以减少偏差和提高可信度。 𐟑‰ 案例2：涉及Netflix同时进行多个测试并找到显著结果的情况。讨论了处理多重检验问题的方法，如类型一错误校正（如Bonferroni校正），并进一步谈到了如何在发现10个显著结果后进行进一步的操作。同时，提到了假阴性的变化对决策的影响，以及不同错误类型对实验结果和推断的影响。 4️⃣ 第四轮：主要是行为面试。hiring manager一开始就花了不少时间讲他们是非常注重效率的（言下之意就是能不能接受high stress high result driven的环境），还问了以下三个问题，并强调了要用故事去讲，不要听理论。 how do you handle high stress projects that require quick turnaround? How do you stay organized? Tell me about your experience collaborating cross functionally.

德国MK2502K-A1157AB 德国MK2502K-A1157AB，这款来自工业强国德国的精密组件，犹如机械领域的璀璨明珠，闪耀着智慧与工艺的光芒。其编号MK2502K，不仅是一个简单的序列号，更是品质与性能的承诺，而后缀A1157AB，则如同密码般，解锁了其在特定应用领域的潜能。这款组件，采用了德国的制造工艺，每一个细节都经过，确保其在环境下仍能保持稳定与。它的设计，融合了现代科技与传统工艺的精髓，既满足了生产的需求，又不失为一件艺术品，让人赞叹不已。 MK2502K-A1157AB，以其的性和可靠性，成为了众多设备中的核心部件。无论是精密的机械设备，还是复杂的自动化系统，它都能凭借其出色的性能，为整个系统提供强大的动力与支持。它的每一个参数，都经过了严格的测试与优化，确保在各种工况下都能发挥出的效果。这款德国制造的组件，不仅代表了工业制造的水平，更是对“德国制造”这一品牌的诠释。它以其的工艺、的性能以及稳定的质量，赢得了用户的广泛赞誉与信赖。在未来的发展中，MK2502K-A1157AB将继续以其的品质，着工业制造领域的新潮流，为人类的进步与发展贡献着自己的力量。

AB测试：如何科学验证产品优化效果？大家好，今天我想和大家聊聊AB测试，这个在互联网时代非常受欢迎的实验方法。其实，AB测试的起源可以追溯到孟德尔的遗传学研究，但它的本质是控制变量。简单来说，A组是对照组，没有接受任何处理；而B组是实验组，接受了某种处理。这种实验方式在各个行业都非常常见，特别是在互联网行业，因为它能帮助开发者和产品经理了解产品特征的改变是否影响了用户体验和收益。最近，我们做了一个关于学生和老师情绪吻合程度对学生成绩影响的研究。我们的自变量是情绪吻合程度，因变量是学生看教学视频前后成绩的差异。为了更全面地了解，我们还加入了学生的性别、专业、视频前成绩以及看视频时的心情等其他数据。在做AB测试时，有几个关键点需要注意：获取有代表性的样本 𐟓Š 首先，样本一定要随机且具有代表性。处理的结果（因变量）必须是可以观察到的。举个例子，如果我们想知道一个药的效果如何，我们不能只观察一个患者吃了这个药后的变化，还要找个不吃药的患者对照他的情况。在自然实验中，样本很难完全随机，但可以通过PSM（倾向性评分匹配）来筛选样本，让它们看起来条件差不多。确定模型的自变量 𐟧…𖦬᯼Œ要考虑变量的内部性和外部性。内部性变量包括时间效应和个体差异（如年龄、身高、兴趣爱好等）。外部性变量则包括使用仪器变量、增加交互效应、检测VIF（共线性）以及自变量相关性等。这个过程需要专业的领域常识和理论知识支持。数据处理 𐟔犥œ覕𐦍„理方面，连续数据进行分离化、使用哑变量、将分类数据因子化以及基本的数字数据处理（如标准化、中心化、对数转换）都是必不可少的。所有的处理都要符合模型逻辑。建模 𐟏—️ 建模时，不需要太复杂的模型。最简单的多元线性回归（MLR）就足够了。不论是随机森林还是超级复杂的神经网络，本质上都是矩阵的各种运算而已。 AB测试在计量经济学中也非常常见。如果你在数据分析方面有任何疑问或需要指导，欢迎随时联系我！希望这些分享对你有所帮助！

AB试验全攻略：决策更明智！嘿，大家好！今天我要和你们聊聊一个超级实用的工具——AB试验，让你的决策更加精准和高效。𐟒ኊ𐟎𘀣€明确试验目标首先，你得搞清楚自己希望通过这个试验来优化什么。比如说，你是一个电商网站的所有者，想要提高转化率。那你就得明确A和B两个版本在引导用户购买上的差异。A版本可能是你现在的页面布局，而B版本则是经过重新设计的布局。你的目标就是看看哪个页面能让更多用户下单。 𐟎𚌣€设计试验确定变量：如果是网页设计的AB试验，变量可以是页面布局、颜色方案、按钮位置、文案等等。比如在电商网站的例子中，B版本的产品页面把“加入购物车”按钮的颜色从灰色改为红色，并且将产品描述的字体大小增大，这些就是我们的试验变量。创建测试组和对照组：测试组是接受新变量（B版本）的用户群体，对照组是继续使用原始版本（A版本）的用户。 𐟎𘉣€开发和部署试验版本开发不同版本：根据设计好的变量，开发人员构建A和B两个版本的内容。一定要确保除了设计的变量外，其他因素保持一致，不能让别的因素干扰试验结果。部署试验：将A和B版本部署到生产环境中。 𐟎››、收集数据选择数据收集工具：可以用网站分析工具（像Google Analytics）、用户行为分析工具（如Mixpanel）或者自定义的数据收集脚本。这些工具能记录用户在A和B版本上的各种行为数据，像页面浏览量、停留时间、点击次数等。确定数据收集周期：根据试验的性质和预期效果，确定合适的数据收集时间范围。如果是测试新营销活动的短期效果，可能只需要收集几天的数据；但如果是评估产品功能的长期影响，可能就需要收集数周或数月的数据。 𐟎𚔣€分析数据与得出结论我们可以用常用的统计分析方法，比如假设检验（t检验、卡方检验等）来确定A和B版本在关键指标上的差异是否具有统计学意义。假设检验能帮我们判断观察到的差异是因为版本不同引起的，还是仅仅是随机波动。如果B版本在关键指标上明显优于A版本，且差异具有统计学意义，那我们就可以认为B版本是更优的选择。比如B版本的产品页面转化率比A版本高出10%，且差异在统计上是显著的，那就可以考虑全面采用B版本啦。希望这篇指南能帮到你，让你的决策更加明智！如果有任何问题或想法，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

𐟎“国庆免费学大厂产品课程攻略！ 𐟓š国庆假期不摆烂，刷完60w字逐字稿，整理出满满26页手写笔记！这个假期，一起学技术，成为更好的自己吧！𐟒ꊊ𐟎쩦–先，我们来看看产品岗位的角色与核心能力。从工具到社区，再到实时社交产品，每个阶段都有不同的挑战和机遇。产品经理需要敢于尝试，快速迭代，解决复杂问题。𐟒ኊ𐟓Œ接下来，我们深入探讨了用户需求挖掘。用户需求不是一次性满足的，需要持续观察、试错和调整。产品快速过时？那可能是忽略了用户惯性，或者对某些需求心存侥幸。𐟤” 𐟒᦭䥤–，我们还学习了如何聆听用户反馈，保持产品进化力。通过全局用户随机测试、小范围灰度测试和AB测试等方法，我们可以更好地了解用户需求，优化产品体验。𐟎‰ 𐟎ˆ最后，我们总结了内容型产品的关键技术方法和案例。包括算法推荐、大数据分析等，这些都是提高用户留存和推荐系统准确性的关键。𐟔 𐟚€这个国庆假期，你学到了哪些新知识呢？快来分享你的学习心得吧！一起努力成为更好的自己！𐟌Ÿ

数据分析师进阶：必学全攻略 𐟔 常规学习路线基础工具学习（50分）掌握SQL基础语法（1分）熟练使用JOIN函数（3分）掌握时间函数的使用（5分）运用复杂语法（over，lead，行转列等）（6分）能够编写复杂的业务SQL题目（10分）办公软件技能（15分） Excel（数据透视表，数据分析包）（10分）基本的PPT操作（5分） Python数据分析库（5分）掌握基本语法（1分）用pandas、numpy库清洗数据（2分）建立回归、聚类等基本模型（2分）可视化与数据分析方法（5分）熟悉常规的分析方法（20分）分析时间趋势数据（8分）基本统计学知识（3分）互联网业务分析方法（2分） AB测试需求（4分）概率论与数理统计（2分） AB测试过程和知识点（2分）独立制作分析报告（5分）深入业务，提出策略（3分）复杂的分析方案（20分）用户与产品专题分析（10分）用户增长、定价、付费等常规分析方法（5分）产品功能迭代流程（5分）企业通用指标体系与数据表（5分）简单建模（5分）了解数据分析师工作与要求（10分） 𐟔砦”狀🤻𛥊እ𗥥…𗧱𛊤𜘥Œ–SQL查询效率（10分）熟悉数据仓库搭建流程（10分）埋点文档设计（10分）用Excel制作商业图表（10分）用Python实现常规机器学习库（10分）业务类熟悉市场上的互联网产品（10分）了解公司内常见的数据指标定义（10分）回答各行业的业务面试题（10分）其它财务通用知识（10分）复杂的统计学、运筹学知识（10分）职场协作与项目推进（10分）爬虫基础知识（10分）

数据分析与统计：未来的黄金职业！为什么我要推荐你进入数据分析领域？高薪酬：数据分析师的薪资水平非常高，能够让你在职业生涯中快速积累财富。广阔前景：随着互联网的快速发展，数据量的激增使得市场对数据分析师的需求日益增长。统计学与数据分析的结合，其职业前景非常广阔。职业稳定性强：数据分析是一个技术含量高、需求稳定的职业，能够为你提供长期的职业保障。统计学在数据分析中的重要性统计学在数据分析中扮演着至关重要的角色。它为经济社会的绿色发展提供了网络化、数字化、智能化的技术手段，促进产业转型升级与结构优化，推动形成绿色生产生活方式，降低社会总体能耗。统计学是一门处理数据的科学，提供了一整套关于数据收集、处理、分析、解释并得出结论的方法，任何需要数据分析的领域都会用到统计学。应用统计的就业方向互联网：数据分析、数据研发、算法、产品等。银行：金融科技岗位。技能准备工具：SQL（数据操作、窗口函数）；Python（Numpy、Pandas、Matplotlib）；Excel（数据透视表）；R语言等。专业知识：数理统计（假设检验、参数估计、贝叶斯等）；机器学习（逻辑回归、随机森林等）。业务知识：指标体系、异动分析、AB测试、辛普森悖论、费米估计、数据分析思维等。产品知识。还可以学习大数据相关知识，转型为数据开发： Linux、Java、Scala、SQL等。 MapReduce、Hadoop、Hbase、Hive、Flink、Kafka，Spark等。也可以学习算法相关知识，成为算法工程师或数据挖掘专家：数据结构与算法、机器学习、深度学习、NLP等。统计学专业人才的就业领域极为广泛，可以涉足互联网、银行、投行、药企、咨询等多个行业。数据分析的学习路线统计分析：大数定律、抽样推断、秩和检验、回归、预测。可视化辅助工具：Excel、BI工具、Python。大数据处理框架：Hadoop、Storm、Spark。数据库：SQL、MySQL、DB。数据仓库：SSIS、SSAS。数据挖掘工具：Matlab、R语言、Python。人工智能：机器学习。挖掘算法：数据结构、一致性。编程语言：Java、Python。对于想要转行或应届生求职的人来说，数据分析加上统计学可能是一个不错的选择，它可能会为你带来意想不到的惊喜。

设计师必备：6种用户研究方法详解用户研究是设计师了解用户需求、优化产品设计的关键。以下是6种常用的用户研究方法，帮助你更深入地理解用户。 𐟔 定性研究方法用户访谈 𐟗㯸用户访谈是深入了解用户需求的有效方式。访谈者需要具备同理心、社交技巧和自我意识。访谈应在用户放松的状态下进行，访谈者与用户建立良好的互动关系，让用户愿意分享真实感受。访谈前应准备结构化问题列表，但在访谈过程中应根据实际情况灵活调整话题，保持用户放松。情境访谈 𐟌 情境访谈是一种半结构化访谈方式，研究者跟随用户在他们的真实使用环境中进行交流，观察用户的产品操作行为和感受。情境访谈的四个原则包括：在用户的真实使用环境中进行，与用户一起工作了解工作流程和工具，通过交流了解用户操作原因，在用户遇到困难时提供适当帮助。卡片分类法 𐟓‹ 卡片分类法是建立信息架构的好方法。研究者将产品每个模块写在卡片上，打乱顺序后让用户自主排序，并与用户沟通排序的目的和原因。通过这种方法，可以了解用户的思考方式。 𐟓Š 定量研究方法问卷调查 𐟓„ 问卷调查是收集信息的常用手段，但用户通常不太喜欢。问卷应简洁明了，保证用户的高完成率。通过电子问卷向用户发放，让用户选择填写。数据分析 𐟓Š 数据分析是通过大量数据来了解产品的使用情况，如UV、PV、数据漏斗等信息。当团队意见不一致时，数据分析可以提供有力的说服力，帮助决策。 AB测试 𐟔„ AB测试是在同一个版本中，两个不同模块都放给用户，最后对比哪个版本的数据更好。AB测试是目前产品设计中最常见、成本最低、试错最佳的研究方法。 𐟓ˆ 总结使用用户研究方法的目的是验证假设和猜想，寻找改善产品的方向。不同的研究方法有不同的优势，适合不同的场景。使用到的数据维数越多，最后的结论就越有说服力。

哥大OR选课秘籍𐟔劥œ觙𞥺椸Š看到很多人问关于哥大OR课程的选择问题，所以我想简单分享一下我的选课经验。首先，OR课程的选择确实比较自由，必修课只有四门：概率论、随机过程、优化和模拟。其中，概率论可以通过考试免修，难度适中。也就是说，理想情况下，30学分的项目中有21学分是选修课。选修课方面，官网提供了一些参考性的track，但大多数人不会完全按照track来选课。根据未来的规划，大致有以下几种选课方式：想做Quant：首选IEOR4700 Intro to FE：这门课之前由Derman教授，讲课风格有点发散，但课件不错，认真学的话拿A不难。接下来是向机器学习和深度学习靠拢，包括IEOR4525（ML in ORFE）和IEOR4742（DL in ORFE）。不过，这两门课的风评一般。想做数据：只需要上IEOR45021 Tools for Analytics和IEOR4523 Data Analytics。4523对速成Python很有帮助，给分不错，A+达到10%，拿到满分也比较轻松。想做SDE：可以排一些CS的课，但实质上只要刷leetcode。想做产品DS或PM：可以选择CBS开的Business Analytics，或者IEOR4573这样偏产品和AB测试的课。想读PhD：如果你打算读PhD，特别是OR或者统计方向的PhD，可以考虑将必修课换成PhD级别的课程。更多详细的课程体验和相关内容由于字数原因已经放在pdf里了，感兴趣的同学可以查看相关链接。

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