编辑导语：我们都知道产品推出和活动策划，最终是以用户数据量来检验是否成功，那么在正式推出前是需要提前预判效果。那么本文提出生物学上的对照实验方法“AB实验”，本文主要介绍AB实验的应用场景、统计学原理以及常用的分层机制及其原理，值得阅读学习。

考虑以下两个场景：
场景1：过年前3天，产品X依据业务经验信心满满上线新版首页。全量铺开一天后，DAU环比大幅下跌。下跌原因是新版首页还是过年期间流量自然下跌？新版首页到底好还是不好？
场景2：算法X与算法Y在同一天推全A、B两个策略，全量上…

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编辑导语：在上篇文章中，作者为我们罗列了AB实验中的几个典型问题，并且解答了如何合理的划分人群？如何判断结果是否可信？本篇文章中，作者又讲解了AB的衡量指标以及AA组、AABB组的问题。

接上次的《项目复盘：如何避开从0~1构建AB Test过程中的坑（上）》，这次给大家重点梳理下AA实验。
以前做B端产品时对数据不敏感，现在在C端做产品时，数据分析的能力就显得很重要，你说还有什么能比ABTest的数据支撑你大步向前走的信心呢，当然也没有什么比虚假数据或混淆了数据一样能快速的结束你的产品迭代甚至带…

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编辑导语：AB Test，即有A、B两个设计版本。通过小范围发布，得到并比较这两个版本之间你所关心的数据，最后选择效果最好的版本。对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本可以得到越来越多的关注。本文作者从案例实战出发，为我们分享了AB Test系统设计及其原理。

在实际工作中，我们经常会遇到这种问题，准备上线的新策略真的会比老策略好吗？遇到这些问题总是让人不知所措左右为难，难道真的只能遇事不决量子力学了吗？
在数据驱动时代，只要你遇到的问题是数据可量化的，还真的有这么一个万能…

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编辑导语：ABTest，简单来说，就是为同一个产品目标制定两个方案，通过日志记录用户的使用情况，通过结构化的日志数据分析相关指标，从而得出更符合预期设计目标的方案，最终将全部流量切换至符合目标的方案。本文作者通过自己的经验，分享给我们应该如何避开从0~1构建AB Test过程中的坑。

最近设计完成了一个用于信息投放的ABTest功能，正好总结梳理下，避免大家踩坑。
AB实验大家都听过，互联网公司里更常见，开始讲内容之前通俗的介绍下AB概念：你在做产品规划设计时，想出了一个改版方案（姑且称为版本B）…

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编辑导语：AB Test是一个很好的导航系统和说理工具，策略分析师在各个场景使用这种分析方法，可以形成一个完整的闭环；本文作者分享了关于AB Test如何应用于风控场景，我们一起来看一下。

下图为策略分析师工作流程的自检清单，相信很多人都看过了，本篇文章针对其中的AB test 环节详细阐述。

一、A/B Test 概念
什么是AB Test？
1）我们先通过一张图来了解系统的概念，做一做铺垫：

如上图，系统，就是将多个输入转化成输出的中间过程（图中的输入，也称为变量）。ps：有数学背景的同学…

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AB测试是产品、运营同学经常用到的工具，它能够比较新版本与当前版本用户体验的变化，收集数据并分析。根据数据分析 […]

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本文来和大家聊聊，在日常的运营中，如何才能运用好AB测试，通过数据反馈，AB测试，测试结果分析，运营策略优化等 […]

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本文作者分享了自己从事产品经理三年以来做AB Test的相关经验。在自我总结的同时，期待可以提高自己。 入行三 […]

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