Le lien vers le Google Colab : https://bit.ly/2XgM0DL Le principe : L'A/B Test permet de présenter à des utilisateurs différents 2 ou plusieurs scénarios d'un produit, d'un site internet ou autre, en changeant une variante, une de ses caractéristiques. L'objectif ? Comprendre quel scénario est le plus apprécié par ses utilisateurs pour leur proposer une meilleure offre ! Un exemple ? Changer la couleur ou la forme d'un bouton, le wording d'une page web, la disposition d'un encart pour une offre spéciale...Airbnb en est aficionado !

1. Data Science
Bootcamp
Commencez votre carrière
dans la Data

2. Notre Speaker
—
Romain Granger
Data Scientist

3. Design et Data

4. L'intérêt pour les designers
Arbitraire/Assomptions
Créer des scénarios d’expériences
Redoubler de créativité au service du
business
Pouvoir travailler en toute autonomie

5. Les détracteurs ?
Tuer la créativité
Ne pas faire confiance à l’expertise
des designers

6. L’A/B Test

8. Définition
L’A/B testing est une expérience menée sur un site
internet ou une application mobile (par exemple), qui
permet de tester des hypothèses d'optimisations en les
comparant avec une variante de référence.

9. Corrélation
Causalité
≠

11. Une petite
comparaison

16. Intervention de
la Data science

18. Erreur ..
Type I error — Conclure que l'expérience est réussi grâce à
votre intervention - Faux positif
Type II error — Conclure que l'expérience n’a pas réussi a
cause de votre intervention - Faux négatif

19. Hypothèse nulle
Null hypothesis (H0) : Cette hypothèse stipule qu’il n’y a pas de
différence entre nos deux groupe (contrôle/test)

20. PICOT
Population, Intervention, Comparison, Outcome, Time
Exemple:
Les visiteurs netflix qui reçoivent la disposition B n'auront
pas de taux de conversion de fin de visite supérieurs à
ceux des visiteurs qui recevront la disposition A durant
leur session

21. Randomize assignation
Co-variate bias
Randomization bias
Selection Bias

22. Sample Size
https://www.abtasty.com/sample-size-calculator/

24. Jedha : Data Science Bootcamp
—
FONDAMENTAUX
19 Août - 30 Août
Lundi au Vendredi
9h30 - 15h30
Semaine
—
2 Juillet - 27 Août
Mardis & Jeudis
18h30 - 21h
Cours du soir
—

25. Jedha : Data Science Bootcamp
—
FULLSTACK : DEVENEZ DATA SCIENTIST
30 Sept - 11 Avril
Lundis, 18h30 - 21h
Samedis, 9h30 - 15h30
Temps partiel
—
9 Sept - 3 Déc
Lundi au vendredi
9h30 - 15h30
Temps plein
—

26. Data Science
Bootcamp
Merci ! A la prochaine :)