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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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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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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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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# 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
## 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
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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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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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
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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一、起源AB测试的概念来源于医学的双盲实验。AB Test借鉴了实验的思维，目标是为了归因。通俗来说，就是我们想把条件分开，明确的知道，哪种条件下，用户会买账。这就需要三个条件：有对照组，随机分配用户，且用户量足够。最早的AB测试本身是起源于医学。当一个药剂被研发后，医学工作人员需要评估药剂的效果。一般就会选择两组用户（随机筛选的用户），构建实验组和对照组。用这两组用户来“试药”。也就是实验组用户
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2024-04-03 13:22:27
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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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一.什么是ABTest测试ABTest的目的和意图是判断哪种种UI或rerank策略更优，通过事实的依据( CTR或下单率/成交量.....)判断哪种策略更符合用户的习惯和需求，多用于产品发布时的最优策略。所谓(A/BTesting)测试，简单来说，就是为同一个目标制定两个方案(比如两个页面)，让一部分用户使用A方案，另一部分用户使用B 方案，记录下用户的使用情况，看哪个方案更符合设计目标。二
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2024-05-05 18:30:52
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