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A/B测试算法大揭秘第三篇：如何分析试验数据（下）
希望通过我们的几篇文章，能够帮助你更好的了解A/B测试和置信区间，一起实现用A/B测试驱动产品优化。
P-value定义
P-value（以下简称P值），又称“显著性水平”，它是指...
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Google产品优化的秘密：解密增长黑客和AB测试
大数据时代，拥有数据就是拥有了宝贵的财富，而当下的互联网环境中获得数据也已经变得越来越容易。
然而仅仅手握数据还是不行的，你还需要使用数据来发挥价值。但是数...
A/B测试算法揭秘第二篇：如何分析试验数据（上）
希望通过我们的几篇文章，能够帮助你更好的了解A/B测试和置信区间，一起实现用A/B测试驱动产品优化。
A/B测试的实质是对照试验，即通过对几个不同的版本进行对比，从而...
A/B测试算法大揭秘 | 一切都从这个定理开始
对于通过A/B测试来优化产品的用户而言，置信区间无疑是最关注的元素之一，它可以反映出试验版本与对照版本之间的真实提升范围。但是置信区间背后的原理，以及具体的计算...
那些年，我们在A/B测试中踩过这5个坑
如果这些坑真实反映了你当前的状况，就请尽快修正测试方案，跳出陷阱才能得到更为科学可信的结果。
随着Growth Hacking在中国的传播和兴起，作为增长黑客必杀技之一的A...
浅谈AB测试里常见的辛普森悖论
优秀的增长黑客，不会去投机取巧“制造数据”，而是认真思考和试验，用科学可信的数据来指导自己和企业的决策，通过无数次失败的和成功的AB测试试验，总结经验教训，变身...
关于A/B Test的那点事
A/B测试的作用大家都知道，就不多说了，在这里写写我在平时工作中应用心得。
在我的业务线平时应用A/B的场景：A大多是已经在线的一个产品，而B是一个我们将要上线的另...
![[分享]A/B测试得出的一些有意思的数据和小tips](http://image.woshipm.com/wp-files/img/83.jpg!/both/236x143)
[分享]A/B测试得出的一些有意思的数据和小tips
主要集中三个小的tips上：
1）重点文案一定要相对其他文案更突出，还有文案的暗示效应 ；
2）设计上合理排版让页面显得更专业，提高可信度；
3）减少用户负担，减少流...
A/B测试：实现方法
上文介绍了 A/B 测试的基本概念，接下来我们继续探讨如何实现A/B测试。
我们先来看一个图：
（注：感谢Algo提供本图。）
上图展示了A/B测试的实现原理。从左到右，四条...