Aperçu
Apprenez à définir, démarrer et analyser les résultats d'un test A/B. Améliorez les performances de l'entreprise grâce aux tests A/B.
Programme
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- Introduction aux tests A/B
-- Définition et objectifs
-- Contexte historique et applications
-- Importance dans la prise de décision basée sur les données
- Concepts fondamentaux des tests A/B
-- Groupes de contrôle et de traitement
-- Randomisation et réduction des biais
-- Principales métriques et indicateurs de performance (KPIs)
- Conception d'un test A/B
-- Formulation d'hypothèses
-- Détermination de la taille de l'échantillon
-- Considérations sur la durée du test et le temps d'exécution
- Réalisation de tests A/B avec Python
-- Introduction aux bibliothèques Python : NumPy, Pandas, SciPy
-- Chargement et préparation des données
-- Analyse exploratoire des données pour les tests A/B
- Analyse statistique dans les tests A/B
-- Statistiques descriptives vs. inférentielles
-- Test de signification : p-value et intervalles de confiance
-- Types de tests statistiques : tests t, tests du chi-carré
- Implémentation de tests A/B en Python
-- Écriture de code pour l'exécution des tests
-- Gestion des incohérences et anomalies de données
-- Interprétation des résultats des tests
- Techniques avancées dans les tests A/B
-- Approche du bandit à plusieurs bras
-- Méthodes de test séquentielles
-- Test A/B bayésien
- Études de cas et applications réelles
-- E-commerce et optimisation des taux de conversion
-- Test de fonctionnalités produit
-- Évaluation de campagnes marketing
- Meilleures pratiques et considérations éthiques
-- Éviter les pièges courants et les erreurs d'interprétation
-- Assurer la puissance statistique et la validité
-- Implications éthiques dans l'expérimentation
- Outils et ressources pour les tests A/B
-- Aperçu des outils et plateformes de l'industrie
-- Bibliothèques open-source et ressources communautaires
-- Lectures supplémentaires et articles de recherche
- Projet final
-- Concevoir, réaliser et présenter un test A/B
-- Critiques par les pairs et retours
-- Discussion et perspectives sur les résultats d'apprentissage
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