Veri Analizi için İstatistiksel Sonuçlama ve A/B Testleme

İş kararlarını ham verilere dayandırmak, pahalı yanlış sonuçları önlemek için sağlam istatistiksel mantık gerektirir. İstatistiksel çıkarım ve deneysel tasarımı anlamak, ham ölçütleri uygulanabilir, kanıtlara dayalı içgörülere dönüştürmenizi sağlar. Bu ders, istatistiksel çıkarım, parametre tahmini ve nedensel analizin temel ilkelerini size anlatır. Pratik hipotez testleri, deney tasarımı ve A/B test yöntemlerini keşfetmeden önce temel istatistik tanımlama ve olasılık ilkeleriyle başlarsınız. Ne öğreneceksin: - Temel istatistiksel kavramları, olasılık dağılımları ve parametre tahminlerini anlamak - Parametrik ve parametrik olmayan istatistiksel testler kullanarak hipotezler oluşturmak ve değerlendirmek - Güçlü kontrol edilen deneyleri tasarla ve sondan son A / B test çalışma akışlarını yapıştırın - Nedensel ilişkileri netleştirmek için korelasyon ve nedensellik arasındaki farkı anla. - Bootstrap yeniden örnekleme ve varyans azaltma gibi modern teknikleri test hassasiyetini artırmak için uygulayın - Gerçek dünya senaryolarında p-değerleri, güven aralıkları ve etki büyüklüklerini doğru şekilde yorumlayın Materyal temel terminoloji ve çekirdek istatistiksel mekanikle başlar, pratik deney tasarımına ve yapılmış okuma ve yazılı kod parçaları yoluyla açıklanan modern istatistik modelleme paternlerine pürüzsüz bir şekilde geçer. Bu temel program, gelişmiş istatistik geçmişi gerektirmeyen yeni başlayan veri analistler, ürün analistler ve umut verici veri bilimcileri için tasarlanmıştır. Tam güvenle veri odaklı karar verme becerilerini inşa etmek için bugün okumaya başlayın.