AB实验是基于分布式决策的公司快速迭代的重要依据，也是构建data-driven 文化重要的基础组件。AB实验框架本身的设计不算复杂，但延伸出的关于实验数据如何解读、实验决策怎么拍板的问题却经常让使用者挠头，一个典型的例子就是我关心的指标不怎么涨，和我八杆子打不着的指标上下波动。本次分享会首先介绍一些AB实验框架的基本原理，然后介绍一下解读指标走势背后的统计学假设检验基础，最后用一些例子来说明最核心的观点：如何用一个设计上就不是100%准确的工具，得到有价值的业务结论。
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