• प्रयोग: जिज्ञासा को पकाना(Experiment: Cultivating Curiosity)
  कल्पना कीजिए कि आप रसोई में हैं और एक स्वादिष्ट केक की उत्तम विधि बनाने का प्रयास कर रहे हैं। प्रायोगिक डिज़ाइन बिल्कुल वैसा ही है! वैज्ञानिक और समझदार व्यवसाय सवालों के जवाब देने के लिए प्रयोग तैयार करते हैं। वे विभिन्न सामग्रियों (या चर) को मिलाते हैं और देखते हैं कि वे परिणाम को कैसे प्रभावित करते हैं। यह सब जिज्ञासा को ठोस उत्तर में बदलने के बारे में है।
• ए और बी: लड़ाई शुरू होने दें(A and B: Let the fight begin)
  क्या आपको कभी दो अलग-अलग आइसक्रीम स्वादों के बीच चयन करना पड़ा है? यही ए/बी परीक्षण की भावना है! मान लीजिए कि आप एक वेबसाइट डिज़ाइन कर रहे हैं। आपको आश्चर्य होगा कि क्या नीले “साइन अप” बटन को हरे बटन की तुलना में अधिक क्लिक मिलते हैं। ए/बी परीक्षण एक लड़ाई शुरू करता है: ए नीला बटन है, और बी हरा बटन है। लोग दोनों के साथ कैसे बातचीत करते हैं इसकी तुलना करके, आप पता लगा सकते हैं कि लोकप्रियता प्रतियोगिता में कौन जीतता है।
• रैंडमनेस की जादूगरी: निष्पक्ष परीक्षण बनाना(The Magic of Randomness: Creating Fair Trials)
  कल्पना कीजिए कि आप एक जादुई प्रतियोगिता की मेजबानी(hosting) करने वाले जादूगर हैं। आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि हर किसी को जीतने का समान मौका मिले, है ना? यहीं से यादृच्छिकता आती है! प्रयोगों और ए/बी परीक्षण में, हम यादृच्छिक(random) असाइनमेंट का उपयोग करते हैं। यह खेल से पहले कार्ड फेंटने जैसा है। यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक समूह (ए और बी) पूरी भीड़ का उचित प्रतिनिधित्व करता है।
• संख्याओं का विश्लेषण: परिणामों का विश्लेषण(Analyzing the Numbers: Analyzing the Results)
  क्या आपने कभी कोई खेल खेला है और स्कोर जोड़कर देखा है कि कौन जीता? प्रयोग या ए/बी परीक्षण के बाद बिल्कुल यही होता है। डेटा एकत्र किया जाता है, संख्याओं की गणना की जाती है, और वोइला! विजेता उभरता है. सांख्यिकीविद्, जो गणित जासूसों की तरह होते हैं, डेटा को समझने में मदद करते हैं। वे यह तय करने के लिए अपने जादू का उपयोग करते हैं कि परिणाम विश्वसनीय हैं या महज़ संयोग है।
• अंतर्दृष्टि के लिए शिकार: खोजों का पता लगाना(Hunting for Insights: Finding Discoveries)
  कल्पना कीजिए कि आप सोने के छिपे हुए संदूक की तलाश में एक ख़जाना शिकारी हैं। प्रयोगों की दुनिया में, डेटा खजाना है, और अंतर्दृष्टि सोना है। ए/बी परीक्षण आपको यह पता लगाने में मदद करता है कि कौन से परिवर्तन बेहतर काम करते हैं और क्यों। हो सकता है कि लोग बेहतर ध्यान आकर्षित करने के लिए किसी वेबसाइट पर बड़े फ़ॉन्ट या छोटे वीडियो पसंद करते हों। इन जैसी अंतर्दृष्टि निर्णयों का मार्गदर्शन करती है और चीज़ों को अद्भुत बनाती है!

आप विभिन्न उपचारों या समायोजनों(adjustments) की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए अध्ययन की योजना बनाएंगे और ए/बी परीक्षण चलाएंगे। डेटा-संचालित निर्णय लेना और रणनीति की प्रभावकारिता का मूल्यांकन करना दोनों इससे सहायता प्राप्त करते हैं।

प्रायोगिक डिज़ाइन और ए/बी परीक्षण डेटा विज्ञान में परिवर्तनों या हस्तक्षेपों के प्रभाव का आकलन करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए उपयोग की जाने वाली महत्वपूर्ण पद्धतियाँ हैं। यहां इन अवधारणाओं का अवलोकन दिया गया है:

1. प्रायोगिक डिज़ाइन(experimental design):
प्रायोगिक डिज़ाइन विश्वसनीय और सार्थक(Meaningful) परिणाम प्राप्त करने के लिए प्रयोगों की योजना बनाने और व्यवस्थित करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। इसमें अनुसंधान(Research) प्रश्नों को परिभाषित करना, चर की पहचान करना, उपचार या हस्तक्षेप डिजाइन करना और नियंत्रण समूहों(control groups) को निर्दिष्ट(Specified) करना शामिल है। प्रायोगिक डिज़ाइन का उद्देश्य प्रयोग की वैधता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए पूर्वाग्रह, भ्रमित करने वाले कारकों और परिवर्तनशीलता के स्रोतों को कम करना है।

2. उपचार और नियंत्रण समूह(treatment and control group):
प्रायोगिक डिज़ाइन(experimental design) में, प्रतिभागियों या विषयों को अलग-अलग समूहों में विभाजित किया जाता है। उपचार समूह को हस्तक्षेप या परीक्षण किए जा रहे परिवर्तन प्राप्त होते हैं, जबकि नियंत्रण समूह को हस्तक्षेप प्राप्त नहीं होता है और तुलना के लिए आधार रेखा के रूप में कार्य करता है। रैंडम असाइनमेंट का उपयोग आम तौर पर प्रतिभागियों को समूहों में आवंटित करने के लिए किया जाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि समूहों के बीच कोई भी अंतर पहले से मौजूद कारकों के कारण नहीं है।

3. ए/बी परीक्षण(A/B testing):
ए/बी परीक्षण, जिसे स्प्लिट(split) परीक्षण के रूप में भी जाना जाता है, विपणन, उपयोगकर्ता अनुभव (यूएक्स) और वेब विकास में उपयोग किए जाने वाले प्रयोगात्मक डिजाइन का एक विशिष्ट रूप है। इसमें एक वेबपेज, विज्ञापन, या उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस (ए और बी) के दो संस्करणों(editions) की तुलना करना शामिल है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि किसी विशिष्ट मीट्रिक, जैसे रूपांतरण दर, क्लिक-थ्रू दर, या उपयोगकर्ता सहभागिता के संदर्भ में कौन सा बेहतर प्रदर्शन करता है। प्रत्येक संस्करण के लिए उपयोगकर्ताओं का एक यादृच्छिक नमूना सौंपा गया है, और परिवर्तनों के प्रभाव को निर्धारित करने के लिए उनकी बातचीत और व्यवहार का विश्लेषण किया जाता है।

4. परिकल्पना परीक्षण(hypothesis testing):
प्रायोगिक डिज़ाइन और ए/बी परीक्षण दोनों में, परिकल्पना परीक्षण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या समूहों के बीच देखे गए अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं या केवल संयोग के कारण हैं। डेटा वैज्ञानिक अशक्त और वैकल्पिक परिकल्पनाएँ तैयार करते हैं और डेटा का विश्लेषण करने और नमूना डेटा के आधार पर जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय परीक्षणों, जैसे टी-परीक्षण, ची-स्क्वायर परीक्षण या एनोवा का उपयोग करते हैं।

5.नमूना आकार निर्धारण(sample size determination):
किसी प्रयोग की वैधता और शक्ति के लिए उचित नमूना आकार निर्धारित करना महत्वपूर्ण है। डेटा वैज्ञानिक महत्व के वांछित स्तर, प्रभाव आकार और सांख्यिकीय शक्ति को ध्यान में रखते हुए, आवश्यक नमूना आकार की गणना करने के लिए सांख्यिकीय शक्ति विश्लेषण का उपयोग करते हैं। एक बड़ा नमूना आकार आम तौर पर अधिक सटीक और विश्वसनीय परिणाम देता है।

6. डेटा संग्रह और विश्लेषण(Data collection and analysis):
प्रयोग के दौरान, डेटा वैज्ञानिक हस्तक्षेप के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए प्रासंगिक(Relevant) डेटा एकत्र करते हैं। इसमें मात्रात्मक मेट्रिक्स, उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया, सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं(survey responses) या डेटा के अन्य रूप शामिल हो सकते हैं। एकत्र किए गए डेटा का समूहों के बीच अंतर का आकलन करने और निष्कर्ष निकालने के लिए सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके विश्लेषण किया जाता है।

7.कमियाँ और विचार(Drawbacks and Considerations):
प्रायोगिक डिज़ाइन और ए/बी परीक्षण की कुछ सीमाएँ और विचार हैं। इनमें संभावित पूर्वाग्रह शामिल हैं, जैसे चयन पूर्वाग्रह या नमूना पूर्वाग्रह(selection bias or sampling bias), जो परिणामों की सामान्यता को प्रभावित कर सकते हैं। डेटा वैज्ञानिकों को प्रयोगों को सावधानीपूर्वक डिजाइन करने, भ्रमित करने वाले कारकों पर नियंत्रण रखने और यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि देखे गए प्रभाव सार्थक हैं और नकली नहीं हैं।

प्रायोगिक डिज़ाइन और ए/बी परीक्षण परिकल्पनाओं(hypotheses) के परीक्षण, हस्तक्षेपों को अनुकूलित करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए कठोर पद्धतियाँ प्रदान करते हैं। वे संगठनों को परिवर्तनों के प्रभाव को समझने, विभिन्न रणनीतियों का मूल्यांकन(Evaluation) करने और अपने उत्पादों, सेवाओं या उपयोगकर्ता अनुभवों को लगातार बेहतर बनाने में मदद करते हैं।