基于微软、谷歌等巨头实践经验，系统讲解A/B测试的设计、执行、分析与陷阱，涵盖统计原理、实操案例与规模化挑战。
Ron Kohavi, Diane Tang, Ya Xu
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严谨的实验设计（如随机化）是结果可信的基础
样本量计算与多重检验校正避免误判
文化、工具与流程共同决定实验平台的成功
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基于微软、谷歌等巨头实践经验，系统讲解A/B测试的设计、执行、分析与陷阱，涵盖统计原理、实操案例与规模化挑战。
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