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A/B Testing

A/B 테스팅
7개 레벨
A/B Testing은 두 가지 이상의 버전을 비교하여 어떤 것이 더 효과적인지를 분석하는 방법이에요. 주로 사용자 경험이나 전환율을 개선하는 데 활용되죠. 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 데 중요한 역할을 해요.
aka.
AB 테스트A/B 테스트AB TestAB Testing
A/B 테스팅 스킬 여정을 시작하세요
7개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
7 레벨 로드맵
단계별 역량 인증

학습 로드맵

7개 레벨
전체 7

Lv 1. 데이터 분석 및 통계 기초를 활용할 수 있어요

  1. 1. 기술 통계
  2. 2. 확률 분포
  3. 3. Python pandas 기초
  4. 4. SQL 심화

Lv 2. A/B 테스트 핵심 개념을 설명할 수 있어요

Lv 3. 신뢰도 높은 실험 설계를 수행할 수 있어요

Lv 4. 실무 코드에 실험 기능을 구현할 수 있어요

로그인하고 더 많은 레벨을 확인하세요

Lv 5. 실험 데이터를 안정적으로 수집하고 모니터링할 수 있어요

Lv 6. 자동화된 분석으로 결과를 해석할 수 있어요

Lv 7. 다양한 기법과 사례를 통해 A/B 테스트를 최적화할 수 있어요

하위주제 (4)

Control Group
A/B 테스트에서 기준군은 실험군과 비교할 기준이 되는 그룹이에요. 이 그룹은 아무 변동 없이 기존 상태를 유지해요. 이를 통해 실험의 효과를 정확히 평가할 수 있어요.
Measurement Metrics
실험 결과를 분석하기 위한 지표들이에요. 주로 전환율, 클릭률, 사용자 유지율 등을 사용해요. 이를 통해 어떤 요소가 효과적인지 판단할 수 있어요.
Randomization
실험 그룹과 대조 그룹을 무작위로 배정하는 방법이에요. 이 과정은 결과의 편향을 줄이고 신뢰성을 높여줘요. 따라서, 정확한 비교와 분석을 가능하게 해요.
Treatment Group
한 그룹은 특정 변화를 적용해 실험을 진행해요. 이 결과로 사용자 행동이나 반응을 분석할 수 있어요. 이를 통해 최적의 전략을 선택할 수 있답니다.

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고

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