Toán học đằng sau thử nghiệm đa biến để tối ưu hóa trang web


8

Tôi đang tìm kiếm các tài nguyên lý thuyết (sách, hướng dẫn, v.v.) để tìm hiểu về việc đưa ra các kết luận thống kê âm thanh được đưa ra (rất nhiều) dữ liệu chuyển đổi trang web đa biến.

Tôi theo đuổi toán học và không thể tìm thấy bất kỳ nội dung phi tiếp thị tốt nào trên web. Loại câu hỏi tôi muốn trả lời: một biến duy nhất (ví dụ màu văn bản) có bao nhiêu tác động? sự tương quan giữa các biến là gì? loại phân phối nào được sử dụng để mô hình hóa (Gaussian, Binomial, v.v.)? Khi sử dụng số liệu thống kê để phân tích kết quả - điều gì nên được coi là một biến ngẫu nhiên - yếu tố trang web có các biến thể khác nhau hoặc kết quả chuyển đổi nhị phân hoặc không chuyển đổi của một lần hiển thị?

Có rất nhiều thông tin về các phương pháp thử nghiệm tối ưu hóa trang web khác nhau và lợi ích của chúng, nhiều thông tin về thống kê đa biến nói chung, các bạn có biết các tài nguyên thảo luận về thống kê kỹ thuật trong bối cảnh cụ thể hóa tối ưu hóa trang web này không?

Cảm ơn cho bất kỳ thông tin!


Tôi đang đối phó với các vấn đề gần như tương tự trong công việc hàng ngày của tôi. Ngay cả việc đẩy thử nghiệm ab đơn giản vượt ra ngoài các số liệu nhị phân dễ sử dụng đó và làm cho nó có thể sử dụng được trong môi trường thương mại chỉ có thể bằng cách nghiên cứu các phương pháp thống kê độc lập với khu vực ứng dụng và THEN, giờ được trang bị tư duy chính xác, áp dụng phương pháp này vào web . Theo hiểu biết tốt nhất của tôi, không có cuốn sách nào như vậy, nhưng tôi đoán nó sẽ là một cuốn sách bán chạy nhất. Chúc may mắn !
steffen

Câu trả lời:


5

Đây trang Microsoft đã có khá một vài nguồn lực.

Tôi khuyên bạn nên đọc ít nhất bài báo này từ trang: " Các thử nghiệm được kiểm soát trên web: Hướng dẫn khảo sát và thực hành. " Nó sẽ cung cấp cho bạn một số điểm bắt đầu về các số liệu để đo lường và truyền đạt, những điều cần xem xét cho các thử nghiệm trực tuyến (bao gồm cả thiết kế các yếu tố của các trang web) và các số liệu thống kê liên quan.

Thưởng thức! -Al


(+1) tài nguyên tốt. Đặc biệt Kohavi đã làm một công việc tuyệt vời bằng văn bản về sự tối ưu hóa mà anh ấy thực hiện tại amazon.
steffen

Công cụ tuyệt vời! Cảm ơn rất nhiều, chắc chắn là một nguồn tài nguyên có giá trị.
Bloodcell

0

Những ghi chú bài giảng này liên quan nhiều đến việc tối ưu hóa quảng cáo trực tuyến hơn là tối ưu hóa một trang web, nhưng các tài liệu tham khảo ở đó (đặc biệt là bài giảng 6) có thể đưa bạn đi đúng hướng.

http://www.stanford.edu/ class / msande239 /

Tôi hy vọng nó sẽ giúp.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.