这篇文章会讨论: 在什么情况下需要做 AB 实验 从产品/交互角度,如何设计一个实验 前端工程师如何打点 如何统计数据,并保证数据准确可信 如何分析实验数据,有哪些数据需要重点关注 附:如何搭建前端实验项目,以 mip-experiment 为例 一. AB 实验的使用场景和正确用法 通常,在页面有样式变化,但又不确定是修改影响好坏的时候进行 AB 实验,实验数据可以为改版提供有力支持. 某公司日常(1) 产品:把页面标题变成之前的两倍.标题就是要醒目,要大大大. 设计:打死都不同意,太大的标题

背景 AB实验可谓是互联网公司进行产品迭代增加用户粘性的大杀器.但人们对AB实验的应用往往只停留在开实验算P值,然后let it go...let it go ... 让我们把AB实验的结果简单的拆解成两个方面: \[P(实验结果显著) = P(统计检验显著|实验有效)× P(实验有效)\] 如果你的产品改进方案本来就没啥效果当然怎么开实验都没用,但如果方案有效,请不要让 statictical Hack 浪费一个优秀的idea 如果预期实验效果比较小,有哪些基础操作来增加实验显著性呢? 通常情

背景 都说随机是AB实验的核心,为什么随机这么重要呢?有人说因为随机所以AB组整体不存在差异,这样才能准确估计实验效果(ATE) \[ ATE = E(Y_t(1) - Y_c(0)) \] 那究竟随机是如何定义的呢? 根据Rubin Causal Model, 想要让上述估计无偏,随机实验需要满足以下两个条件: SUTVA 实验个体间不相互影响 实验个体间的treatment可比 Ignorability(Unconfoundness是更强的假设) 是否受到实验干预和实验结果无关,从因果图的角

这篇论文是在 Recursive Partitioning for Heterogeneous Casual Effects 的基础上加入了两个新元素: Trigger:对不同群体的treatment选择个性化阈值. E.g优惠券力度,红包金额 新的Node Penalty: 旨在增强模型generalization 论文 C. Tran and E. Zheleva, "Learning triggers for heterogeneous treatment effects," i

这篇是treatment effect估计相关的论文系列第一篇所以会啰嗦一点多给出点背景. 论文 Athey, S., and Imbens, G. 2016. Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedings of the National Academy of Sciences. 背景 论文给出基于决策树估计实验对不同用户的不同影响.并提出Honest,variance Penalty算法旨在改进CART

CACE全称Compiler Average Casual Effect或者Local Average Treatment Effect.在观测数据中的应用需要和Instrument Variable结合来看,这里我们只讨论CACE的框架给随机AB实验提供的一些learning.你碰到过以下低实验渗透低的情况么? 新功能入口很深,多数进组用户并未真正使用新功能,在只能在用户层随机分流的条件下,如何计算新功能的收益 触达策略,在发送触达时进行随机分组,但触达过程存在损失,真正触达的用户占比很小,如

桔妹导读: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

作者:江颢 1.什么是长期的 AB 实验 大部分情况下,我们做的 AB 实验都是短期的,一到两周或者一个月之内的,通过分析这段时期内测得的实验效应得出实验结论,并最终进行推广. 长期实验即运行时间达数月甚至数年的实验,实验的长期效应指的是需要数月数年的 AB 实验才能积累的实验效应. 那什么场景下还需要做长期的 AB 实验,为什么不直接将短期的实验效应直接推广到长期效应呢? 因为在某些情况下,实验的长期效应和短期效应是不同的 . 例如,在搜索引擎上显示不够匹配的搜索结果会导致用户再次搜索,搜索份

Hetergeneous Treatment Effect旨在量化实验对不同人群的差异影响,进而通过人群定向/数值策略的方式进行差异化实验,或者对实验进行调整.Double Machine Learning把Treatment作为特征,通过估计特征对目标的影响来计算实验的差异效果. Machine Learning擅长给出精准的预测,而经济学更注重特征对目标影响的无偏估计.DML把经济学的方法和机器学习相结合,在经济学框架下用任意的ML模型给出特征对目标影响的无偏估计 HTE其他方法流派详见因果

在线AB实验成为当今互联网公司中必不可少的数据驱动的工具,很多公司把自己的应用来做一次AB实验作为数据驱动的试金石. 文 | 松宝 来自 字节跳动数据平台团队增长平台 在线AB实验成为当今互联网公司中必不可少的数据驱动的工具,很多公司把自己的应用来做一次AB实验作为数据驱动的试金石. 数据 => 洞察 => 优化,循环往复寻找最优解,寻找增长的方法. AB中有句经典的名言:大胆假设,小心求证. 本系列连载会从数据驱动.AB实验基本架构.指标选取与数据分析等角度切入,第一篇着重介绍AB实验与数据

遇到这种情况我们首先到网上搜一圈,大概情况是需要设置<activity/> android:windowSoftInputMode="adjustResize" ,按照以上属性设置了,问题依然存在没有解决. 通过反复试验,得出结论布局文件的layout_weight权重为影响软盘覆盖edittext.成功的xml文件如下: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearL

Meta Learner和之前介绍的Casual Tree直接估计模型不同,属于间接估计模型的一种.它并不直接对treatment effect进行建模,而是通过对response effect(target)进行建模,用treatment带来的target变化作为HTE的估计.主要方法有3种:T-Learner, S-Learner, X-Learner,思路相对比较传统的是在监督模型的基础上去近似因果关系. Meta-Learner的优点很明显,可以使用任意ML监督模型进行拟合不需要构建新的

AB Test 介绍: https://vwo.com/ab-testing/ AB Test 的意义: 数据分析告诉我们要不要去做一件事情,ab 实验反馈告诉我们我们做得好不好,哪里有问题,以及衡量可以带来多少确定性的增长. 一.理论基础   1.中心极限定理:   大量相互独立的随机变量,其均值(或者和)的分布以正态分布为极限(意思就是当满足某些条件的时候,比如Sample Size比较大,采样次数区域无穷大的时候,就越接近正态分布).而这个定理amazing的地方在于,无论是什么分布的随机

vivo 互联网平台产品研发团队 - Bao Dawei 本篇介绍了vivo霍金实验平台的系统架构以及业务发展过程中遇到的问题以及对应的解决方案. <平台产品>系列文章: 1.vivo平台化实践探索之旅-平台产品系列01 一.前言 互联网企业经历过野蛮生长的开拓红利期之后,逐渐越发重视产品发展的科学化.精细化,从粗放型向集约型转换.在美国,增长黑客等数据驱动增长的方法论,正在帮助如Google.Microsoft.Facebook等全球科技巨头实现持续的业务增长:在国内,数据精细运营.AB实验

ORA-01652:无法通过128(在表空间temp中)扩展temp段 解决方法 (2016-10-21 16:49:53)   今天在做一个查询的时候,报了一个"ORA-01652无法通过128(在表空间temp中)扩展temp段" ORA-01652: 无法通过128(在表空间TOSTEMP中)扩展 temp 段  ORA-06512: 在"Funcking", line 60  ORA-06512: 在line 1 错误解决网上也有一些相关的资料.我的实验解决

实验四 Android程序设计 实验报告 目录 代码托管地址 Android程序设计-1 Android程序设计-2 Android程序设计-3 Android程序设计-4 Android程序设计-5 实验总结 代码托管地址 码云链接 返回目录 Android程序设计-1 实验目的 安装 Android Stuidio 完成Hello World, 要求修改res目录中的内容,Hello World后要显示自己的学号,提交代码运行截图和码云Git链接 学习Android Stuidio调试应用程

AB测试的原理很简单,只用到了最简单的统计假设检验,但表面的简单通常都隐藏着陷阱,这一点没有经过实践的摸爬滚打是不容易看到的,今天我就把前人已经踩过的坑,一共15个,给大家分享一下.在分享之前,大家脑中一定要有个概念,AB测试虽然简单且强大,但是其成立是有前提的: A组和B组的用户一定是要"随机"分配.随机这个事很有学问,绝对的随机甚至根本不可能,实际中只能做到尽量接近真随机.换句话说,随机性并不总是成立,你要仔细小心它失效的场景. 在以你测试的时间点为中心的一定时间范围内,用户的行为

[root@node-01 ~]# cat 1 a b c ab cd 如果想按行循环遍历出文件中内容,直接使用for是有问题的,第一行按空格分隔的会有问题 [root@node-01 ~]# for i in `cat 1`;do echo $i;done a b c ab cd 解决方法如下: #!/bin/bash IFS=$'\n' # 修改默认分隔符 OLDIFS="$IFS" app=`mysql -N -e "select distinct name from

序章嘛咱多唠两句.花了大半个月才反反复复,断断续续读完了图灵奖得主Judea Pearl的The Book of WHY,感觉先读第四章的案例会更容易理解前三章相对抽象的内容.工作中对于归因问题迫切的需求,以及这两年深度学习在,都让我对因果推理在未来几年的爆发心怀希望.它最大的优势就是能回答'为什么'以及'假如这样做会怎样'等对实际业务有着根本意义的问题.对于这个领域我也是新人,所以只能抛出一些观点来供大家讨论. Now!检验我带货能力的时候到了,如果你在和数据打交道的过程中也碰到过以下的问题,

1.数据类型1.1.基本数据类型数据类型分2类:基本数据类型+复合类型基本类型:char short int long float double复合类型:数组 结构体 共用体 类(C语言没有类,C++有) 1.1.1.内存占用与sizeof运算符数据类型就好像一个一个的模子,这个模子实例化出C语言的变量.变量存储在内存中,需要占用一定的内存空间.一个变量占用多少空间是由变量的数据类型决定的.每种数据类型,在不同的机器平台上占用内存是不同的.我们一般讲的时候都是以32位CPU为默认硬件平台来描述: