作者:子固 部门:数据中台 一、背景有赞是一个商家服务公司,致力于帮助每一位重视产品和服务的商家成功。随着移动互联网的流量增长红利渐渐褪去,商家获得新的流量越来越困难,帮助商家实现更有效的流量转化与长期目标的增长是有赞SaaS服务的应有之义;同时,随着有赞SaaS功能的不断完善,服务的商家不断增多,而业务场景也越来越复杂,考虑到有限的研发资源,提升产品和技术的迭代效
本文目录1 A/B-test 是什么2. A/B-test 工作原理3. 进行A/B-test 的目的是什么4. A/B-test流程5. A/B-test 简例(结合Python实现)5.1. 实例背景简述5.2. 实例 A/B test步骤5.3. 分析结果(Python)6. A/B-test 需要注意的点7. A/B-test 的流量分配8. A/B-test 中要知道的统计学知识 1
sdk支持abtest功能现在web端A/B 实验支持三种类型:编程实验、多链接实验、可视化实验,sdk在用户客户端的功能就是拉取实验配置,执行实验。流程如下:graph TD A[拉取实验配置] --> B B[归类实验配置] --> C C[运行多链接实验] --> D D[发送da_abtest事件] --> E E[运行可视化实验或编程实验] --> F F
个性化推荐系统、搜索引擎、广告系统,这些系统都需要在线上不断上线,不断优化,优化之后怎么确定是好是坏。这时就需要ABTest来确定,最近想的办法、优化的算法、优化的逻辑数据是正向的,是有意义的,是提升数据效果的。ab需求能方便测试,提供界面快速调整流量,调整流量后能够方便看效果变化,以及不同ab分支算法对比到底是a算法好、还是b算法好、还是c算法好。再有就是白名单配置上线新算法时,实现新算法上线测
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AB test用于推荐系统在线测试AB test一个总的目的和意图是,判断哪种UI或rerank策略更优,通过事实的依据判断哪种方案更符合用户的习惯和需求。一、背景介绍无法衡量就无法优化,对于互联网产品而言,不仅是推荐系统,整个app系统的更新迭代必然需要建立一套度衡量,来把控整个流程优化的方向,而ABtest系统就是一个很好的进行变量控制和优化方向选取的工具,循环:衡量-发现-迭代-验证。所谓精
应用中不同的场景、设计方案,不经过测试,你永远不知道消费者会更偏好哪一种。面对随时可能变更的产品需求,开发人员如何才能在保证测试进程的同时,让工作也变得高效、省力?本章内容,网易严选Android资深开发张云龙为您解读《Android ABTest 的框架设计》概述什么是Android ABTest ?AB测试是为web或app制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本,在同一时间维度,分别让组成
1.A/B测试简介 在各个行业中,ABtest对于数据分析师来说都是一个不陌生的明细。那么ABtest到底是什么?其基础原理是怎样的? 在网站和APP的设计,产品的运营中,经常会面临多个设计/运营方案的选择,从界面颜色,界面功能按钮,不同的运营方案,都有不同的选择。ABtest可以帮助我们去做出选择,得出用户体验最佳的设计方案。 ABtest很类似于生物钟的控制变量法。将用户划分成不同的小组,在相
前言前不久Hubble推出AB测试平台,web端已支持了编程实验、多链接实验,现在又支持了可视化实验。可视化实验通过所见即所得的在线配置,降低了运营方使用A/B Testing 的成本,本文就web端可视化实验实现简单分享下。分析整个可视化实验流程大体如下: 1. 创建可视化实验,填入目标url; 2. 打开目标页,进入在线编辑状态; 3. 编辑完成后保存退出; 4. 进入可视化调试;
近期准备优先做接口测试的覆盖,为此需要开发一个测试框架,经过思考,这次依然想做点儿不一样的东西。接口测试是比较讲究效率的,测试人员会希望很快能得到结果反馈,然而接口的数量一般都很多,而且会越来越多,所以提高执行效率很有必要接口测试的用例其实也可以用来兼做简单的压力测试,而压力测试需要并发接口测试的用例有很多重复的东西,测试人员应该只需要关注接口测试的设计,这些重复劳动最好自动化来做pytest和a
       个性化推荐系统、搜索引擎、广告系统,这些系统都需要在线上不断上线,不断优化,优化之后怎么确定是好是坏。这时就需要ABTest来确定,最近想的办法、优化的算法、优化的逻辑数据是正向的,是有意义的,是提升数据效果的。        ab需求能方便测试,提供界面快速调整流量,调整流量后能够方便看效果变化,以及不
近期准备优先做接口测试的覆盖,为此需要开发一个测试框架,经过思考,这次依然想做点儿不一样的东西。接口测试是比较讲究效率的,测试人员会希望很快能得到结果反馈,然而接口的数量一般都很多,而且会越来越多,所以提高执行效率很有必要;接口测试的用例其实也可以用来兼做简单的压力测试,而压力测试需要并发;接口测试的用例有很多重复的东西,测试人员应该只需要关注接口测试的设计,这些重复劳动最好自动化来做;Pytes
标签: Html检测 / css错误检测 / 代码规范 / seo工具 在用IE浏览网站时,发现下面显示“网页上有错误”,虽然不影响浏览,但总归让人感觉不舒服,大概多数站长都遇到过。而如果你的代码基础不是很好的话也许根 本找不到办法去解决这个问题,以致费了好多时间都无从下手,我是遭遇过多次这样的烦恼,因为本站加了一些代码,但是难免会冲突,有时候就在状态栏显示错误,代码很长挨个看实在头疼。于是爱整
一、ab工具介绍ab是apache bench命令的缩写。ab是Apache超文本传输协议(HTTP)的性能测试工具。它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对或其它类型的服务器进行压力测试。比如nginx、tomcat、IIS等。二、原理ab命令会创建多个并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问。它的测试目标是基于URL的,因此,它的实用性非常高,可用作测试多种
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用户调研优点:可以获得很多体现用户主观感受的指标,比在线实验风险低,出现错误后很容易弥补。缺点:招募测试用户代价较大;很难组织大规模的测试用户,因此测试结果的统计意义不足。  在线评估设计一个在线实验,然后根据用户的在线反馈结果来衡量推荐系统的表现。在线评估中,比较重要的两个选择点是——在线实验方式和在线评估指标。ABTest介绍ABTest就是为了实现同一个目标制定两个方案,
最近在接触前后端分离的Springboot+vue框架。相较于之前用的ASP .NET MVC框架,Springboot+vue将前后端分离得更加彻底,并且将前后端分别置于不同的服务器:Nginx和Tomcat中。因此,用ASP .NET MVC的思想让前端访问后端接口时就会出现一些小问题。本文记录如何设置反向代理,让vue访问同一IP地址内的后端接口。  -- By Brisk不同于ASP .N
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1. 背景:互联网发达的今天,大大小小的网站如雨后春笋,不断出现,但是想要做出一个网站很简单,但是想要做好一个网站,非常非常难,首先:网站做好之后的功能怎么样这都是次要的,主要的是你的网站能承受怎么样的访问量,一个在高压访问下,能承受很高峰值的访问并发才能称得上是一个好的网站,那么作为一个程序员,当你搭建好你的网站之后,你应该怎么测试你的网站并发访问量呢?    接下来要介绍的
一. 统计学原理(知识预备)1. 三大抽样分布、第一/二类错误卡方分布定义:设是来自标准正态分布的样本,则称统计量服从自由度为n的卡方分布,记为,其概率密度曲线pdf:当自由度n逐渐增大,曲线逐渐接近正态分布。t分布参考资料:统计学-t分布 - 知乎、《概率论与数理统计》定义:设,且X, Y相互独立,则称随机变量服从自由度为n的t分布,记为,其概率密度曲线pdf:当自由度n逐渐增大,曲线逐渐接近标
  一、灰度发布 1. 简介 灰度发布,是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式。 通过不同策略对用户进行分流,不同的用户组使用不同的应用版本。   2. 优点 互联网服务变动频繁,发布周期短。速度与质量总是难以双全。灰度发布有以下优点:
目录定义相关概念1. 白名单2. 流量正交&正交实验3. 灰度发布4.检验灵敏度AB Test 完整的实验流程1. 流程2. 注意事项3. 假设检验4. 实验5. 分流6. 确定最小样本量7. 确定实验时长8. Z检验9. T检验不显著现象及解决定义为了验证一个新策略的效果,准备原策略A和新策略B两种方案。 随后在总体用户中取出一小部分,将这部分用户完全随机地分在两个组中,使两组用户在统计
最近工作中,频繁听到业务方和同事聊到AB Test,所以我研究了下AB Test的流程规范。一、背景实际业务场景中,为了优化产品体验,我们常会提出多种产品策略方案。比如,手机的温控策略,可能会有多种方案,但选择哪种方案能给用户带来更好的体验呢?除了通过实验室测试、招募试用用户体验和使用现有数据验证等方法之外,最直接的方法是AB Test。AB Test是一种测试方法,通过对比两种策略在研究主体上的
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