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Adobe Journey Optimizer のテクニカルノートでは、実験とレポートを強化する高度な統計手法の背景について説明します。信頼性シーケンスを使用して実験を継続的に監視する方法を探索する場合でも、コンバージョン率や上昇率などの指標の計算方法を理解する場合でも、これらのガイドは、自信を持ってデータ駆動型の決定を行うのに役立ちます。各トピックでは、エラー率や仮説テストなどの主な概念に基づいて、基本的な知識とアドビ独自のアプローチの詳細な説明の両方について説明します。これらのツールを取得すると、キャンペーンを最適化するインサイトが得られ、オーディエンスにとって最も効果的な戦略を自信を持って宣言できます。

テクニカルノート

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Adobe Journey Optimizer 実験で使用される統計計算

実験の安全かつ継続的な監視を可能にする、信頼性シーケンスや常に有効な有効な信頼性などの高度な統計手法について説明します。

統計計算の探索

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実験レポートの統計計算について

コンバージョン率、上昇率、信頼区間、最もパフォーマンスの高いアームの条件など、実験レポートの統計手法と指標について詳しく説明します。

実験レポートの計算の表示

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