业务丨AB实验

原创 已于 2022-02-09 11:12:03 修改 · 612 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#其他

于 2022-02-08 19:00:06 首次发布
AB测试是互联网行业中常用的数据驱动决策方法，其关键在于合理分配流量以保证实验组和对照组的用户特征一致性。实验目的包括判断优劣和计算收益。流量分配需权衡快速得出结论和用户体验。注意事项涉及避免新鲜劲数据陷阱和人群差异陷阱，确保实验结果的科学性和准确性。

什么是A/B测试 - 腾讯技术工程
互联网为什么喜欢AB测试? | AB测试的流程与目的
AB实验在滴滴数据驱动中的应用
聊聊用户抽样 | AB测试的基石

浅谈AB测试里常见的辛普森悖论
最重要的一点是，要得到科学可信的AB测试试验结果，就必须合理的进行正确的流量分割，保证试验组和对照组里的用户特征是一致的，并且都具有代表性，可以代表总体用户特征。
在这里插入图片描述

AB Test 实验一般有 2 个目的：

  1. 判断哪个更好：例如，有 2 个 UI 设计，究竟是 A 更好一些，还是 B 更好一些，我们需要实验判定
  2. 计算收益：例如，最近新上线了一个直播功能，那么直播功能究竟给平台带了来多少额外的DAU，多少额外的使用时长，多少直播以外的视频观看时长等

流量分配

实验设计时有两个目标：

  1. 希望尽快得到实验结论，尽快决策
  2. 希望收益最大化，用户体验影响最小

因此经常需要在流量分配时有所

最低0.47元/天 解锁文章
30decibel
关注
一个完整的AB实验流程和案例
11-02 2556
目录 AB实验流程 案例应用 从业务问题出发，确定 A/B 测试的目标和假设 确定 A/B 测试的评价指标 选取实验对象的单位 计算所需的样本大小和实验所需时间 分析测试结果 其实 AB 肯定是平台化的，后续实验创建等等都是平台页面一键化，但是只有理解好理念平台设计才不会出错 另外在业务方使用 AB 时，我们需要去帮助他们理解和更好的使用 AB AB实验流程 案例应用 以音乐 App 做案例 从业务问题出发，确定 A/B...
2023年09数据月报
SmartSi
09-24 451
2023年09月数据月报，为您准备了阿里、字节、百度等大厂110多篇实践案例
ab实验
u013385018的专栏
06-01 395
AB实验在滴滴数据驱动中的应用 https://mp.weixin.qq.com/s/RQmb4c0U3j7NKNWqERvkrQ 滴滴数据驱动利器：AB实验之分组提效 https://mp.weixin.qq.com/s/4B9nVSvXa8tF0YyAiOKA5g 试得更多，学得更多，产品优秀更多！A/B Testing实验系统全攻略 https://mp.weixin.qq.com/s/wpp17cvN4Mq_XQM_g-SvjA ...
AB实验原理及案例实例（python代码实现）
m0_46235332的博客
02-13 5099
1.背景介绍：AB实验的由来 在产品迭代过程中，每一个功能点的改进不是产品经理靠经验和拍脑袋想出来的，这就需要我们设置一个对照实验来分析功能点的改进对于我们所关注的核心指标是否有改进。运用 AB 实验，找到一部分小流量用户，并对于这部分用户提供改进的功能点，帮助我们去测试改进功能点的效果。例如：某社交APP增加了“看一看”功能，即用户之间可以查阅到对方所填写的一些基础信息。现在要分析该功能是否有效果。 2.AB实验及其原理： AB实验的本质就是同质样本组的对照实验。 原理：有两个同质...
AB实验
zjlamp的博客
11-25 4345
AB实验是将测试对象随机分为A、B两组，然后比较两组之间差异的验证方法。   有的企业会在同一时间开展多个AB实验，彼此之间可能存在相互干扰。 错误案例：（1）所有的AB实验都采用相同的分组方法。就算两组的表现有所差异，也不可能知道差异到底是由哪个测试引起的； （2）各组中参与其他测试的用户比例不同。会出现测试项目以外的条件性差异，这种情况下，需要事先考虑分组时如何才能不包含已参与其他测试...
【产品】数据驱动业务——AB测试
summer
04-11 567
本篇系统介绍了AB测试流程方案，及基本概念思想介绍。 1. 自动化切分流量：随机多层次分流策略。 2. 设定AB版本比较指标策略。 3. 比较AB版本的统计学方法：假设检验，包括t检验和z检验...
深度丨语音识别技术专利申请分析及关键技术展望（上）
q6q6q的专栏
10-27 1704
原标题：深度丨语音识别技术专利申请分析及关键技术展望（上）语音识别作为人工智能的重要分支技术，因其使用场景亲民而备受关注，它的技术目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。本文首先对语音识别的现有技术进行梳理和总结，然后从专利申请趋势、主要申请人与发明人及其相关技术、关键技术等方面对语音识别中国专利申请情况进行统计分析。最后，对语音识别技术的国内申请情...
前端加速利器【离线包】
bilibili_TC的博客
05-21 1700
B站的离线包技术方案与大部分互联网公司实现的方案在底层逻辑上是一致的，都实现了基础的资源下发和拦截匹配机制。
H12-223
setfacl的博客
06-09 2197
考试项目：HCIP-Routing & Switching-IEEP V2.0 考试项目代码： H12-223 1.项目交付完成后,仍然会持续产生运行维护费用,请问以下哪些项目属于运维期间产生的费 用？（多选） A.设备折旧费用 B.线路建设费用 C.线路租用费用 D.能源费用 E.人员费用 参考答案：CDE 2. 项目范围可以从三个方面进行界定,其中不包括 A.覆盖范围 B.功能边界 C.投资额度 D.工程边界 参考答案：C 3. 客户的项目组作为网络的最终使用者,对网络项目做出最终评价。 A.T
数据分析——AB实验
热门推荐
森谷蘑的博客
03-17 2万+
AB测试 什么是AB测试 AB测试的统计学原理 统计功效是什么 AB实验要开多久，样本量要多少 如何优雅的分析AB实验的结果 AB实验常见注意要点 1. 什么是AB测试 AB实验就是为了验证一个新的产品交互设计、产品功能或者策略、算法的效果，在同一时间段，给多组用户（一般叫对照组和实验组，用户分组方法统计上随机，多组用户统计角度无差别）分别展示优化前和优化后的产品交互设计，并通过数据分析，判断优化前后的方案在一个或多个评估指标上是否符合预期的一种实验方法。 通俗讲就是我们在线上可以切出一部分用户（降低风
AB实验在滴滴数据驱动中的应用
Meiyang1990的博客
06-02 894
导读：在各大互联网公司都提倡数据驱动的今天，AB实验是我们进行决策分析的一个重要利器。一次实验过程会包含多个环节，今天主要给大家分享滴滴实验平台在分组环节推出的一种提升分组均匀性的新方法。本文首先会介绍一下滴滴AB实验的相关情况，以及在实验分组环节中遇到的问题。然后介绍目前在实验对象分组方面的通用做法，以及我们对分组环节的改进。最后是新方法的效果介绍。 1. AB实验概述 互联网公司中，当用户规模达到一定的量级之后，数据驱动能够帮助公司更好的决策和发展。在滴滴各个团队中，我们经常会面临不同的产..
AB测试及检验
weixin_45625380的博客
08-09 6564
一、什么是AB测试？ A/B 测试是一种产品优化方法；为同一个优化目标制定两个方案，让同一部分用户中的一部分用户命中 A 方案，同时另一部分用户命中 B 方案，统计并比较不同方案的点击率、转化率等数据指标，通过不同方案的数据表现，在确定数据表现通过假设检验后，决定最终方案的实验方法。 二、AB测试的意义？ AB测试是支持数据决策最有力的工具。 以下为最基础的数据驱动流程，方案验证即为AB测试过程，实验才是检验真理的唯一标准。 数据收集 数据分析 发现问题 提出方案 方案验证 发布上线 三、AB测试实验
【数分】7. AB实验篇
Jon Shen的博客
04-12 6633
AB实验常见考题及知识普及
AB实验-抽样分析
风烟
12-18 693
单层抽样 各分为50%的用户，分为用户组A和用户组B，并且两个群体之间差异尽可能小，然后去看收益 单层抽样的典型方法 cookie抽样 以用户为粒度 优点：实验过程用户体验一致 场景：UI类场景，架构改造类实验 pv抽样 以单次pv为粒度 优点：更加无偏 场景：广告类实验，策略类实验 ...
AB实验总结
u013385018的专栏
09-21 2043
互联网有线上系统，可做严格的AB实验。传统行业很多是不能做AB实验的。匹配侧是采用严格的AB实验来进行模型迭代，而精细化定价是不能通过AB实验来评估模型好坏，经历过合成控制法、双重差分法，目前采用双重差分法来进行效果评估。本次只讨论AB实验，其他的非AB实验方法不做详细描述，大家可初步参考之前吴百威整理的文档。《双边市场下的实验设计》。
AB实验全面介绍
lonelymanontheway的博客
06-16 2332
概述、AARRR、AB实验、核心步骤、应用场景、分流策略、统计学基础（中心极限定理，正态分布，z检验、H0、H1假设和显著性、置信区间、统计功效）、样本量、流程、问题（证实偏差、幸存偏差、统计功效不足、辛普森悖论、均值回归、基于会话指标的谬误）、平台架构、AB指标
图解｜一文弄懂AB实验｜ AB Test、AATest 空转、显著性校验、正交实验
面向生活编程
07-27 3583
AB tests（A/B testing）是一种用于比较两个或多个版本的实验性方法，经常会用在网站、应用程序或营销策略等方面，目的是确定哪个版本在给定的业务目标下表现更好。会指将用户随机分为至少两组，每组展示不同的实验变体（如A和B），然后分析它们的行为以确定哪个实验变体能够达到预期的业务目标。举个例子，下面对A和B两个群体投放不同的样式，观察哪个样式的点击率高，就会决定推全哪个样式。AB test中最重要的是随机分配：将用户随机分配到不同的实验组并且足够多的人群以确保两组之间的唯一区别是测试的变体。
【AB实验】（一）原理
最新发布
AlexZChoy的博客
08-22 955
本文系统介绍了AB实验的基础知识，包括核心概念、实验原理和实际应用案例。首先阐述了AB实验的关键输入输出参数（如样本量、统计功效、置信区间等）和常见术语。重点讲解了中心极限定理与大数定律的区别、两类错误、显著性水平与p值的含义，以及效应量（Cohen's d和Cramer's V）的计算方法。其次详细说明了AB实验的抽样方式（分层抽样为主）和样本量计算公式，区分了比例类和均值类指标的不同算法。最后通过具体案例演示了Z检验、p值计算和效应量分析的全过程。全文提供了完整的AB实验理论框架和实用计算工具，适合作为
AB实验系列：硬件操作与软件编程深入体验
- **实验名称**: 通常情况下，标题“ab的一些实验(HOT_实验1HOT_实验2HOT)”表明这是一个系列的实验，其中“HOT”可能是实验的特定标识或者是实验主题的缩写。 - **实验分类**: 实验被分为两部分，lab1和lab2。lab1...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值