## 一、功能介绍
1. 基于openresty的灰度发布
2. 服务平滑切换
### 二、目录介绍
1. admin: 灰度策略管理源码, 无需修改
2. diversion: 灰度流量分发源码, 无需修改
3. doc: ABTestingGateWay自带的文档
4. lib/resty & lib/lua-resty-core: openresty的lib库，无需修改
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，
目录前言一、A+B Problem二、问题分析三、详细代码四、代码说明1、map函数2、map函数的一些示例3、EOFError函数： 前言好久没有更新博客了，最近一直在忙于工作，空闲之余刷了几道题，简单记录一下，内容是某个大厂的内部练习题，我这里是先从简单难度的开始的，主要是为了培养自己的编程思维和编程能力，每天一道，避免手生。一、A+B Problem题目详情：Calculate
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2024-10-26 09:39:40
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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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2024-04-29 22:57:39
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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
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
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2024-05-18 15:26:02
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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
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2024-08-15 09:01:10
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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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2024-03-09 18:31:22
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[从案例实战看AB Test系统设计及其原理 | 人人都是产品经理] 编辑导语：AB Test，即有A、B两个设计版本。通过小范围发布，得到并比较这两个版本之间你所关心的数据，最后选择效果最好的版本。对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本可以得到越来越多的关注。本文作者从案例实战出发，为我们分享了AB Test系统设计及其原理。在实际工作中，我们经常会遇到这种问题
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2024-03-30 07:55:19
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目录1.基本概念2.ABtest流程3.ABtest样本量计算(假设检验)3.1 对于点击率，转化率等指标的样本量估计3.2 对于时长等指标的样本量估计4.ABtest显著性检验(假设检验)5.注意5.1 新奇效应5.2 灰度发布5.3 早鸟用户5.4 分组信息控制产品功能5.5 正交性实验6.参考资料 1.基本概念ABtest是一种在线评估方法，为了实现同一个目标而制定的两个方案，一部分用户使
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2023-12-16 10:11:42
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目录一、实验设计1确定业务目标2 选择检验指标2.1 选择一类指标2.2 选择统计量3 确定原假设与备择假设4 两类统计错误的防范5 样本量计算6 检验策略选择、设计分组策略7 当企业没有AB测试的条件的时候，如何解决问题？二、实验结论分析1 决策统计检验2 决策业务问题结束语 我在另一篇博客中提到了什么是ABTest，并引用了一个项目，感兴趣的朋友可以再去看看。本篇博客会从企业真实业务的角度来
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2024-05-20 10:32:38
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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
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2024-04-24 16:25:59
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作者：Huang supreme 1、增长黑客1）前言说到 AB testing，就不得不说到增长黑客，这个词大约在 2015 年就引入到中国了，但是在 2018 年开始火热起来。那么互联网公司想要增加活跃用户、增加收入，现在的产品运营还是采用增长黑客这样一种运营方式，并不是产品经理一拍脑袋就可以想到，或者老板直接拍板决定就可以做到的。大家现在的玩儿法都是“数据驱动”，使用数据驱动方式来帮助运营更
A/B-test是为同一个目标制定两个方案，在同一时间维度，分别让组成成分相同(相似)的用户群组随机的使用一个方案，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后根据显著性检验分析评估出最好版本正式采用。A/B-test显著性检验随机将测试用户群分为2部分，用户群1使用A方案，用户群2使用B方案，经过一定测试时间后，根据收集到的两方案样本观测数据，根据显著性检验结果选取最好方案。为了下文方便说明，我们不
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2023-12-20 20:05:25
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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；
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2024-04-12 10:35:08
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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
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2024-01-16 19:27:15
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# 使用Python进行A/B测试的Z检验
A/B测试是评估两种（或多种）方案效果的重要方法。在数字营销和产品测试中，通常采用Z检验来检验两组数据是否存在显著差异。本篇文章将指导你如何使用Python实现A/B测试的Z检验，并展示详细的步骤和代码。
## A/B测试流程
在进行A/B测试之前，我们需要明确一系列步骤。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤 | 描述
前言:A/B测试是互联网数据分析必备的知识点，A/B测试也不仅仅只是一个假设检验这么简单，其中很多细节都表现了理论与实际运用的鸿沟。但是之前看到的很多文章，往往细节不够，例如给出的案例只是简单的两个数值列表，没有涉及互联网真实的pv,uv,点击率等指标，而这其中牵涉到的粒度和样本问题，也是很重要的。给出了样本量的计算公式，却不提其中样本标准差以及effect size是如何得来的。计算得来的样本量
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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2024-08-28 10:41:14
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什么是A/B测试？A/B 测试是一种产品优化的方法，为同一个优化目标制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用A 方案（称为控制组或对照组），同时另一部分用户使用 B 方案（称为变化组或试验组），统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策。 A/B测试的本质：A/B测试中是用对照版本和试验版本这两个样本的数据来对两个总体是否存在差异进行检验，所以
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2024-02-20 13:20:30
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