12 2016 档案

最详细的网站改版SEO优化指南：如何让排名不降反升
摘要：本指南，我们将着眼于采取一些步骤来确保让改版后的网站 SEO 情况更好，而非更糟。 阅读全文
posted @ 2016-12-28 11:16 那些数据驱动的优化 阅读(3370) 评论(1) 推荐(3)
硬刚Google ，这家小公司的增长团队长啥样
摘要：听说谷歌打个喷嚏就能干掉100家小公司，那么你在做的事情谷歌也在做怎么办？ 阅读全文
posted @ 2016-12-21 11:35 那些数据驱动的优化 阅读(250) 评论(0) 推荐(0)
深入解读A/B 测试的统计学原理
摘要：了解一些统计学知识对正确地进行 A/B 测试和研判试验结果是很有帮助的，本篇文章深入介绍了A/B 测试的原理和背后的统计学依据。完全理解本文中提到的数学计算需要你掌握概率方面的一点基础知识。 阅读全文
posted @ 2016-12-20 10:54 那些数据驱动的优化 阅读(4569) 评论(0) 推荐(0)
[译]对 AngularJS 模板的A/B测试
摘要：如果你想对单页面应用程序模板进行A/B测试，创建一个干净的可扩展的解决方案非常重要，而不是用条件语言让模板更混乱。 阅读全文
posted @ 2016-12-19 11:23 那些数据驱动的优化 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)
A/B 测试之前必须要了解的 10 件事
摘要：如今，转化率优化（CRO）已是营销人员必须具备的技能，并且与 ROI 直接挂钩。但是在优化网页的转化率方面又有太多因素要考量，如果你已经不堪其忧，请专心做一件事—— A/B 测试。 阅读全文
posted @ 2016-12-19 11:20 那些数据驱动的优化 阅读(638) 评论(0) 推荐(3)
改变战争历程的秘密统计学家们
摘要：统计学家们的眼光很贼，他们洞悉一切，你看到的和看不到的秘密。这里是关于统计学家改变战争历程的三个小故事。 故事一：坠落的飞机不说话（幸存者偏差） 这是迄今为止，最牛逼的统计学家团队。 哥伦比亚大学旁，哈林的一个秘密公寓，这里汇聚着全美国最受尊敬的18名数学家和统计学家，他们做一件事：通过统计学分析来 阅读全文
posted @ 2016-12-12 11:30 那些数据驱动的优化 阅读(2928) 评论(5) 推荐(1)
理论到实践，A/B测试不得不直面的4个统计学问题
摘要：从总体中随机抽取一个容量为n的样本，当样本容量 n足够大(通常要求n ≥30)时，无论总体是否符合正态分布，样本均值都会趋于正态分布。期望和总体相同，方差为总体的1/n。这即是中心极限定理，是A/B测试数据分析的基础。 阅读全文
posted @ 2016-12-06 10:32 那些数据驱动的优化 阅读(261) 评论(0) 推荐(0)
浅谈A/B测试里常见的辛普森悖论，企业决策者必看
摘要：辛普森悖论 (Simpson’s Paradox) 是英国统计学家 E.H.辛普森 (E.H.Simpson) 于1951年提出的悖论，即在某个条件下的两组数据，在分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦合并起来进行考虑，却可能导致相反的结论。 阅读全文
posted @ 2016-12-02 18:57 那些数据驱动的优化 阅读(561) 评论(0) 推荐(0)