内容简介

《AB实验:科学归因与增长的利器》是AB实验领域的标准化著作,它将带领你快速理解AB实验原理、掌握AB实验方法、搭建AB实验平台、塑造基于数据和实验的企业文化,高效开展AB实验、实现用AB实验驱动增长。
作者是某BAT大厂的数据科学家,在数据产品、AB实验等数据科学领域有10余年经验,亲自主导了该厂AB实验平台的搭建和AB实验产品的设计与分析,积累了丰富的经验。
刘玉凤,毕业于清华大学,获机器学习和数据挖掘专业硕士学位,某互联网大厂高级数据专家和数据科学家,有多年策略产品和数据产品经验。曾负责该厂AB实验平台的搭建和运营,在AB实验领域积累了丰富的经验。
专注数据领域,实践过丰富的业务类型,包括智能硬件、O2O、信息流、出行服务等,在多个业务中担任过数据负责人,不但拥有丰富的2C数据驱动增长的成功经验,还拥有多个2B数据赋能业务的落地经验。

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豆瓣评论

  • 陈子豹
    踩雷踩雷。从成书的角度看,缺乏必要的叙述逻辑,上下文的条理模糊令人迷失;从具体内容看,大量篇幅(包括文字和插图)直接拷贝自关键迭代,缺乏必要的说明,我每看几页就要生出怀疑,要去看看作者是不是同个人,会不会是用了不同的笔名;再看理论细节,这部分确实是亮点,但部分术语跟符号前后不一致,很难说作者是没搞懂还是不会写。当然,作者科班出身大厂背景,相信还是颇有实战经验,写书造福群众功不可没,建议在看此书的各位要打起精神,应该还是能有三星收获。(或许可以先从239页看起)05-05
  • 在坡华子
    一看就是中台兄弟写的,太全面了,可以作为手册查询10-14
  • Sunset
    讲了很多实操里的问题,但论证的不太明白。以后有问题再翻着看吧10-22
  • Oscar
    同认为毁誉参半,好的点在于确实讲的就是时下大家开AB需要关注的那些事儿,比较接地气。但要讲究一点连贯性和严谨性的第二章概念有的没引入默认读者已经了解,有的引入了但语义又不确切,读者得有点基础知识的能更好的自己连贯起来。08-27
  • 风辰
    中规中矩的一本AB实验工具书,做到了全面,但不够深入浅出,更适合作为导读,了解AB实验的大概面貌。06-30

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