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[BOOKデータベースより]
Ｇｏｏｇｌｅ、Ａｍａｚｏｎ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、ＬｉｎｋｅｄＩｎで実践・蓄積されたアイデアを検証するための方法論を学ぶ。
第１部 すべての人向けの導入的トピック（導入と動機付け；実験の実行と分析―一連の流れの例 ほか）
[日販商品データベースより]第２部 すべての人を対象にした選択的トピック（スピードの重要さを示すケーススタディ；組織を運用するためのメトリクス ほか）
第３部 コントロール実験の補完または代替となる手法（オンラインでのコントロール実験の補完手法；観察的因果関係研究）
第４部 “発展的内容”実験のプラットフォームの開発（クライアントサイドの実験；計測装置 ほか）
第５部 “発展的内容”実験の分析のより深い理解に向けて（コントロール実験を支える統計学；分散の推定と分析感度の向上―その落とし穴と解決方法 ほか）
"経営層やリーダー、データサイエンティスト、エンジニア、アナリスト、プロダクトマネージャーなど、企業の全関係者を対象として、その概念から実験を実施するためのプロセス、よくある落とし穴、オンライン実験をスケールさせるために必要なことまで、A/Bテスト、コントロール実験の詳細を解説する。
Google, Amazon, Microsoft, LinkedInなどで実際に実践された経験から得られた教訓や落とし穴などがふんだんに盛り込まれており、データ駆動型の文化の確立、科学的な意思決定に必要なスキルを獲得できる。"