在网站和移动产品设计和开发中、以及互联网产品运营中，我们经常会面临多个产品设计和运营方案的选择，比如某个按钮是用红色还是用蓝色，是放左边还是放右边。传统的解决方法通常是集体讨论表决，或者由某位专家或领导来拍板，实在决定不了时也有随机选一个上线的。虽然传统解决办法多数情况下也是有效的，但A/B 测试（A/B Testing）可能是解决这类问题的一个更好的方法。在软件开发中，产品需求通过多种技术手段来
开放地址查找成功的ASL和不成功的ASL问题描述ASL 指的是平均查找时间关键字序列：（7、8、30、11、18、9、14）散列函数： H(Key) = (key x 3) MOD 7装载因子： 0.7处理冲突： 线性探测再散列法查找成功的 ASL 计算方法：因为现在的数据是 7 个，填充因子是 0.7。所以数组大小=7/0.7=10，即写出来的散列表大小为 10，下标从 0~9。 第一个元素 7
文章目录AB检验的流程AB检验的理论支撑最小样本容量的选择AB检验的优缺点AB测试要注意的地方AB实验出现数据波动怎么办AB测试面试考点 AB检验的流程选取分组的方式可以是单纯地随机选择按照用户id的尾号奇数偶数选择根据聚类算法对用户进行聚类，在不同聚类中按照一定比例进行随机选择。独立域或者共享域的数据选取独立域： 独立域的数据只能够进行一组ABtest实验，该域数据独立不共享其他实验，故名独立域
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2024-04-02 22:26:46
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作者：livan简介前文介绍了一下AB的定义，下面我们用两篇文章从简到繁的了解一下AB-test的试验思路，这一思路有两个方面的用途，其一：可以协助数据分析师在进行AB试验时有一个稳定的思路，知道哪一步可以进行什么样的操作；其二：可以协助数据产品进行AB-test平台的构建，通过对AB测试流程的抽象化，整理出AB-test的功能模块，方便系统构建。AB-test流程假设一个客户来到我们的APP，其
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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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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2024-04-29 22:57:39
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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
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2024-05-18 15:26:02
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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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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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导读在数据驱动时代，不管是在产品功能迭代还是策略决策时都需要数据的支撑。那么，当我们准备上线一个新功能或者策略时，如何评估新老版本优劣，即数据的可量化就成了问题。这个时候就需要引入 A/B Test 了。一、A/B Test 是什么？A/B Test 的概念来源于生物医学的双盲测试，双盲测试中病人被随机分成两组，在不知情的情况下分别给予安慰剂和测试用药，经过一段时间的实验后再来比较这两组病人的表现
属于我的ABtest体系1 由相关到因果2 实验前2.1 确定实验的核心目标（定指标）2.2 指标分类2.3 建立假设2.4 选取实验的单位2.5 确定测试的样本量（选单位）2.6 确定实验的周期（算时间）3 实验中4 实验后4.1 数据检验4.2 怎么进行验证（结果分析）5 场景、缺点、举例5.1 场景5.2 缺点5.3 注意事项6 总结 1 由相关到因果对于ABtest的话，实际上是由变量的
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2024-09-03 16:27:31
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文章目录AB测试灰度发布AB测分组sql实现1. 每个激活日期随机取1000个用户/10%用户2. 随机均分成100组，每组取1000个用户/10%用户 AB测试所谓的AB测试其实与高中生物中实验对照组的概念一样，主要就是将实验对象进行分桶。打个比方，可以假设实验对象为用户，那么AB测试主要就是将实验对象进行分桶，即将实验对象分成实验组和对照组，对实验组的用户施以新模型，对对照组的用户施以旧模型，
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2024-10-13 17:04:31
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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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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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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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[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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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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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
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2024-08-01 17:56:30
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一、AB test的业务价值当我们设计了一个新的功能模块、策划了某种活动或者有多种方案不知如何抉择时，想要验证新的功能模块或者活动上线是否能给业务带来显著的收益，但由于受到个人思维的局限性以及全量用户的不可调研性，可能会导致一个功能的预期效果与实际线上后的效果存在认知、实用上的差异。因此，为了更科学合理地验证一个功能上线是否能给业务带来显著收益，就需要用户自己「用脚投票」，通过用户的行为数据分析所
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2024-07-25 15:01:33
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