AB 测试从 0 到 1

00 开篇词 用好A_B测试，你得这么学

01 统计基础（上）：系统掌握指标的统计属性

02 统计基础（下）：深入理解A_B测试中的假设检验

04 确定指标：指标这么多，到底如何来选择？

05 选取实验单位：什么样的实验单位是合适的？

06 选择实验样本量：样本量越多越好吗？

07 分析测试结果：你得到的测试结果真的靠谱吗？

08 案例串讲：从0开始，搭建一个规范的A_B测试框架

09 测试结果不显著，要怎么改善？

10 常见误区及解决方法（上）：多重检验问题和学习效应

11 常见误区及解决方法（下）：辛普森悖论和实验组_对照组的独立性

12 什么情况下不适合做A_B测试？

13 融会贯通：A_B测试面试必知必会（上）

14 举一反三：A_B测试面试必知必会（下）

15 用R_Shiny，教你制作一个样本量计算器

加餐 试验意识改变决策模式，推动业务增长

导读 科学、规范的A_B测试流程，是什么样的？

结束语 实践是检验真理的唯一标准