R में A/B Testing

A/B परीक्षण उद्योग और अकादमिक जगत में मानव व्यवहार अनुसंधान के लिए एक सामान्य प्रायोगिक डिज़ाइन है। A/B परीक्षण दो संस्करणों की तुलना करते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि मापन अलग प्रदर्शन दिखाता है या नहीं और क्या मापनों में सार्थक रूप से भिन्नता है। A/B परीक्षण और परिणामों को प्रस्तुत करना सीखकर, आप डेटा-आधारित निर्णय और पूर्वानुमान ले सकते हैं।

A/B डिज़ाइन की समझ विकसित करें

इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि A/B परीक्षण किन प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, A/B परीक्षणों में किन महत्वपूर्ण बातों का ध्यान रखना चाहिए, हाथ में मौजूद प्रश्नों का उत्तर कैसे देना है, और डेटा को कैसे विज़ुअलाइज़ करना है। आप यह भी सीखेंगे कि किसी प्रयोग में आवश्यक नमूना आकार कैसे निर्धारित किया जाए, उपलब्ध डेटा और परिकल्पना के लिए उपयुक्त विश्लेषण कैसे किए जाएँ, यह कैसे तय किया जाए कि परिणामों पर भरोसा किया जा सकता है या नहीं, और सांख्यिकीय पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना परिणामों को दर्शकों के सामने कैसे प्रस्तुत किया जाए।

A/B टेस्ट डेटा का विश्लेषण करना सीखें

यह पाठ्यक्रम पैरामीट्रिक और नॉन-पैरामीट्रिक A/B परीक्षणों को कवर करता है, जैसे t-tests, Mann-Whitney U test, Chi-Square test of independence, Fisher’s exact test, और Pearson तथा Spearman correlations. इसके अतिरिक्त, आप प्रत्येक परीक्षण के लिए एक पावर विश्लेषण का अन्वेषण करेंगे।

डेटा के आधार पर परिणामों की भविष्यवाणी करें

जैसे-जैसे आप आगे बढ़ेंगे, आप डेटा और पिछले निष्कर्षों के आधार पर परिणामों का पूर्वानुमान लगाने के लिए रैखिक और लॉजिस्टिक रिग्रेशन चलाना भी सीखेंगे।

विज़ुअलाइज़ेशन के साथ किसी भी दर्शक के सामने परिणाम प्रस्तुत करें

इस पाठ्यक्रम को पूरा करने तक, आपके पास A/B परीक्षणों, उनके साथ किए जा सकने वाले विश्लेषणों, और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से परिणामों को कैसे प्रस्तुत किया जाए, इसकी गहन समझ होगी।