01. 开篇词｜用好A B测试，你得这么学.html
02. 01 | 统计基础（上）：系统掌握指标的统计属性.html
03. 02｜统计基础（下）：深入理解A B测试中的假设检验.html
04. 导读 | 科学、规范的A B测试流程，是什么样的？.html
05. 03｜确定目标和假设：好的目标和假设是什么？.html
06. 04｜确定指标：指标这么多，到底如何来选择？.html
07. 05｜选取实验单位：什么样的实验单位是合适的？.html
08. 06 | 选择实验样本量：样本量越多越好吗？.html
09. 07｜ 分析测试结果：你得到的测试结果真的靠谱吗？.html
10. 08 | 案例串讲：从0开始，搭建一个规范的A B测试框架.html
11. 09 ｜测试结果不显著，要怎么改善？.html
12. 10｜常见误区及解决方法（上）：多重检验问题和学习效应.html
13. 11 | 常见误区及解决方法（下）：辛普森悖论和实验组 对照组的独立性.html
14. 12｜什么情况下不适合做A B测试？.html
15. 13｜融会贯通：A B测试面试必知必会（上）.html
16. 14｜举一反三：A B测试面试必知必会（下）.html
17. 15｜用R Shiny，教你制作一个样本量计算器.html
18. 结束语｜实践是检验真理的唯一标准.html
19. 结课测试题｜这些A B测试的知识你都掌握了吗？.html
20. 加餐｜试验意识改变决策模式，推动业务增长.html