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查看: 27| 日期:2019-08-16 07:53:48

例如，我们设计了两种不同形式的产品交互，并通过比较实验组(a组)和对照组(b组)的访问时间和页面浏览量来评估哪种形式的交互效果更好。
 
a/b测试有两个必要的因素:第一，有足够的时间进行测试;二是商业数据量大，数据密度高。因为当产品流量不够大时，a/b测试很难得到统计结果。像linkedin这样的大公司每天可以同时进行数千次a/b测试。因此，当公司数据规模较大时，a/b检验往往更准确、更快地得到统计结果。
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