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ab实验

在这个问答内容中,"ab实验"是指A/B测试,即在网站或应用程序中同时测试两个或多个版本,以确定哪个版本对用户更具吸引力或更有效。在云计算中,A/B测试可以用于测试不同的计算资源配置、软件架构或功能,以确定哪种配置、架构或功能对用户更有效。

在A/B测试中,用户被随机分配到不同的版本,并记录各版本的行为数据,以便进行比较和分析。这有助于优化应用程序的性能和用户体验,并为企业带来更高的收益。

在云计算中,A/B测试可以帮助企业更好地利用计算资源,提高应用程序的性能和可扩展性,并降低成本。例如,通过A/B测试,企业可以测试不同的计算资源配置,如使用更多的CPU、更多的内存或更快的存储设备,以确定哪种配置对应用程序更有效。此外,A/B测试还可以用于测试软件架构和功能,以确定哪种架构或功能对用户更有效。

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在A/B测试中,企业可以使用腾讯云的各种产品和服务来优化应用程序的性能和用户体验,并降低成本。例如,通过使用腾讯云云服务器、负载均衡、数据库、内容分发网络、移动应用与游戏解决方案、云硬盘、对象存储、云函数、容器产品、低代码平台、人工智能、物联网通信、区块链和元宇宙等产品,企业可以更好地利用计算资源,提高应用程序的性能和可扩展性,并降低成本。

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AB实验相关流程

本篇文章介绍的是一个完整AB测试流程应该怎么走。...AB测试流程有以下几个步骤: 一、选取实验指标 二、建立实验假设 三、选取实验单位 四、确定最小提升预期值 五、计算最小样本量 六、流量分割 七、确定实验时长 八、数据统计 九、得出结论 接下来就详细说明每个步骤...三、选取实验单位 1)用户粒度 这个是最推荐的,即以一个用户的唯一标识来作为实验样本。好处是符合AB测试的分桶单位唯一性,不会造成一个实验单位处于两个分桶,造成的数据不置信。...这两个值是固定的,不需要计算) 所以以上公式还可以简化成: Δ为两组数值均值之差,即为希望检测到的最小变化 σ为各组样本标准差 最小样本量计算工具: https://www.evanmiller.org/ab-testing...看MDE最⼩检测效应(实验能够统计的最⼩差异粒度) 需要看当前的mde是否⾜够⼩: 如果⼤于我们的最⼩提升预期值,则说明ab试验的灵敏度不够,可以延⻓试验时间,让更多的样本量进来 如果⼩于我们的最⼩提升预期值

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AB实验的高端玩法系列2 - 更敏感的AB实验, CUPED!

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...通常情况下为了增加一个AB实验的显著性,有两种常见做法:增加流量或者增长实验时间。但对一些可能对用户体验产生负面影响或者成本较高的实验来说,上述两种方法都略显粗糙。...只要保证特征未受到实验影响,在随机AB分组的条件下用该指标调整后的核心指标依旧是无偏的。...想更多了解AB实验高端系列的朋友,戳这里呦? AB实验的高端玩法系列1-实用HTE(Heterogeneous Treatment Effects)论文github收藏

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AB实验的踩坑之路

AB实验是互联网行业产品功能优化和迭代常用的工具,覆盖了大部分的需求场景,如内容推荐、搜索、商业化、UI迭代等。...从统计学的角度出发,AB实验本质上是使用假设检验去证明假设是否成立,从而达到验证我们想法的目的。本文记录了在日常使用AB实验中涉及到的一些比较常见的陷阱。...此外,AB实验还有一定的实验成本,可能损害用户体验等问题。在无法满足AB实验的条件下,可以使用手边已有的历史数据进行推断和决策就变得很重要,这个时候可以用因果推断或者称为观察性研究来解决。...匹配之后实验组和对照组在PSM分值的分布是基本一致的。之后再去进行因果效应推断。 总结 在互联网公司中,AB实验已经非常普遍,AB实验是促进业务持续迭代最有效的方式之一。...虽然AB实验很好,但是它并不是一劳永逸的。本文列举了一些AB实验实践中可能遇到的问题,辛普森悖论、网络效应、学习效应、变量不可控等。

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谈经论典:细说AB实验

引出实验二字 实验用实际的显著示例,定是非辨黑白有着很独特的说服力;众多实验AB实验如鹤立鸡群应用深广。 AB实验在生物医学又名为"双盲实验"。...2,我怎么理解AB实验 常把AB组两组类别虽简洁而不能名义,如果把A(After)变化后,B(Before)变化前;AB实验本质就是用实例去检验“变化”带来的某种更有倾向性的结果; 变化本质是一种道,道生一...由此推之,变化产生ABAB的组合变化产生三种结果:A好于B,AB难分伯仲,A劣于B; 3,AB实验三性 先验性:AB实验用有限的资源模拟真实的环境,就是为了提前把握把握变化带来的结果是否符合我们的预期...并行性:AB实验的目的是测试AB之间的变化带来的结果。所以需要保证只有一个变化因素,实验环境的别无二致,实验对象要做伯仲之间;做到时间与空间的统一只能通过并行来实现,并行性是AB实验成败优劣的关键。...科学性:符合理论逻辑的实验设计,严格的实验流程,客观的数据分析,反复的验证不断迭代方法是AB实验科学性的表现。实验结果真实反映实际情况本身就比主观臆断来得更加科学。科学的流程,也要缩短漫⻓长周期。

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干货 | 如何做AB实验分流

AB实验分流器前端接口里直接引用了AB实验配置表的全量字段信息,导致AB实验配置表随着AB实验方法论改进更新的时候,AB实验分流器也需要更新换代,这对公司的各个实验应用方来说是不可接受的。...AB实验分流器的效率改进是重中之重,收口公司众多的分流器接口,迁移旧接口流量到新接口和推进公司AB实验应用采用新分流接口,这样才可以适应AB新方法论上的AB实验配置的更新迭代。...所以用驻留SDK的方式,把AB实验分流器分发到各个部门的各个AB实验应用中,让各个部门自行根据AB实验流量调配资源,分流效率也可以最大化。...AB实验最重要的是两个口子,一个入口是AB实验分流器,一个出口是AB实验分析报表,入口要进的简单,出口要出的明白。...上述最小集宽表的存在,让AB实验系统在改进AB实验方法论后进行的不断迭代开发过程中,不用频繁替换AB实验应用的分流器。

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「经验」带你掌握AB实验最佳流程

解决痛点:AB实验是数据分析同学的家常便饭,但你是否有问过自己“如果给自己做过的AB实验规范性打分,你会打几分呢?”本期会和大家分享一种「最佳AB实验流程」。...01 简单介绍一下AB实验 了解的同学可直接跳转到「最佳AB实验流程」 1、 什么是AB实验?...2、 为什么要进行AB实验? 如果不做AB实验 假设1:实验仅在同一批人群执行,利用人群前后时间段行为进行对比。虽然是同一批人群,但前后行为本身存在差异,影响实验结果。...AB实验则可以最大程度避免「时间差异」「用户差异」等混淆因子所带来的影响,纯粹度量策略对用户的影响程度,是度量策略「因果效应」最直接的方式。 3、 AB实验优势有哪些?...05 步骤三:实验运行阶段 1、实验数据质量检测:AA实验「TO:数分」 AA空跑实验AB实验的一种特殊形态,同AB实验一样,将线上用户随机进行分组,将各分组用户采用相同的无策略空跑实验

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AB实验设计-通用内容说明

AB实验主要分为两部分,第一部分搞清楚自己需要实验的场景,第二部分是基于不同的场景如何设计和开展实验。 1.实验准备 实验人群用户至少需要1000用户,不然实验参与的样本太少。...需要集成不同端支持的AB SDK。 2.实验分组 流量能够平均分配到每个实验组,例如100可以考虑2组(每组50)、4组(每组25) 、5组(每组20) 这样处理。...),适用于大多数实验场景;如果你的实验是特殊的长期观测实验,可根据需求设置。...5.了解实验指标 核心指标:用来决策实验功能是否符合预期的「直接效果指标」 也叫「成功指标」。只可以设置一个指标为某个实验的核心指标,可在实验报告里面查看实验数据。...2.可视化实验是客户端实验类型,只是AB系统为了无需编码或者减少编码而单独支持的实验功能。

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「原理」AB测试-来源及实验过程

精细化从技术上,又无法避免AB测试。往往产品的认知并不是用户的认知,所以我们需要去测试,去实验用户的喜好。...因为我们也可以通过流量切分构造实验组和对照组来验证效果。 市场营销的部分场景可以使用AB测试。内容的筛选,时间的筛选,人群的筛选,我们也可以使用AB测试来实验验证效果。...AB测试在这个流程中,主要负责第2步,也就上线验证优化迭代这一步。通常来说,我们可以将AB测试分为三个部分:实验前,实验中,实验后。 实验前: 我们需要确认AB测试的内容,是产品迭代还是算法优化。...根据具体的的AB内容,选取相应的指标,并根据指标,选取实验单位后计算最小样本量,计算实验所需要的时间。总结来说就是:定指标,选单位,算时间。...3、AB测试可以分为实验前,实验中,试验后三个板块。实验前定指标,选单位,算时间;实验中筛用户,验策略,保唯一;实验后验比例,做推断,定迭代。

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浅谈AB Test实验设计——基础篇

聊一聊AB Test,近些年在增长和数据领域比较流行的话题。...首先我们看下,为什么要做AB Test,一般有2个目的: 1、判断哪个更好:例如,有2个UI设计,究竟是A更好一些,还是B更好一些,我们需要实验判定 2、计算收益:例如,最近新上线了一个直播功能,那么直播功能究竟给平台带了来多少额外的...网址:https://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html 说明: 这里并不特别严谨,原则上同一个实验组样本之间应该是独立的,但实际上我们分多天实验...网址:https://www.evanmiller.org/ab-testing/chi-squared.html 对于人均时长类等均值类指标,采用t检验 ?...网址:https://www.evanmiller.org/ab-testing/t-test.html 通过上面的假设检验,如果结论置信,我们就能够得到方案1和方案2在哪项指标更好(有显著性差异);

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算法AB实验平台进化历程和挑战

1 AB 平台简介AB 实验平台这几年在互联网公司得到了越来越广泛的应用,采用 AB 实验来评估产品和技术迭代效果也成为主流的业务新功能效果评估方式,数据驱动的文化在这几年得到了不少公司的广泛的认同,通过数据和指标来说明产品效果也得到了越来越多的公司的认可和应用...2.1 一个基本 AB 实验实例一个基本的 AB 实验需要有以下要素:1.实验目标和实验假设a.实验目标决定到达到什么样的效果实验才算成功,举个例子,我希望付款率提升 5%,这就是目标,其中的实验指标是付款率...2.2 算法的 AB1.0 主要功能1.通过控制变量的方式进行 AB 分流实验,并通过离线的模拟分流规则提供用户实验分组信息,使得数据分析可以计算实验的指标报表。...具体如下:早期的 AB 实验设计解决了基本的实验分流问题也提供了一套配套的实验指标和实验置信度计算方案,支撑了早期的简单业务可以通过 AB 实验的方式比较科学的观测算法模型效果。...4.拆分了实验参数和代码执行链路,抽象出了 AB 参数和代码链路运行方案两种概念,将 AB 变成一个弱依赖,降低实验参数配置错误对线上业务的影响。

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统计学(4)|AB测试—实验流程

在之前的两篇文章里,我们详细介绍了AB测试的理论基础,以及如何科学全面地对AB测试的结果进行分析。有了这些基础之后,我们来看一下实际工作如何进行AB测试。...1AB测试的流程 工作中进行完整的AB测试流程包括以下几个步骤: ? 分析现状:针对当前产品情况,根据业务数据,提出优化方案(一般由数据分析师和产品经理确定)。...2分配流量 通常由于流量有限,以及同时进行的AB实验量比较大,为了保证流量高效使用需要利用分层和分流的流量分配机制。...根据不同的实验共享流量的情况下,不同的实验之间是否会产生干扰,将实验类型分为正交实验和互斥实验。 2.1 正交实验 正交是指用户进入所有的实验之间没有必然关系。...5实验结果分析 此部分内容我们在上一篇文章中有了非常详尽的叙述,有兴趣的可以参考: 统计学(3)|AB测试—实验结果分析

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终于有人把AB实验讲明白了

导读:近几年AB实验的曝光度越来越高。AB实验并不是近几年才有的,从推荐系统诞生开始,AB实验就扮演着重要的角色。...本文主要介绍AB实验的基本概念,包括AB实验和在线AB实验的定义以及AB实验的常见类型。...作者:刘玉凤 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 01 AB实验的定义 AB实验又称为受控实验(Controlled Experiment)或者对照实验。...▲图1-2 AB实验测试哪个颜色横幅位点击率更高 02 AB实验的类型 从不同分类视角来看,AB实验有着不同的类型。 从实验实施的产品形态来看,AB实验可以分为App类型、PC类型、网页页面类型等。...从实验服务调用的方式来看,AB实验可以分为SDK类型、接口服务类型等。 从实验内容来看,AB实验可以分为交互类、算法类、内容类、工程性能类等。 这些是AB实验常见的分类方式。

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统计学(3)|AB测试—实验结果分析

这篇文章,我们来介绍一下如何对AB测试的实验结果进行分析。在进行结果分析之前,我们先简单回顾一下假设检验的相关知识。...在实际进行AB测试时,我们需要判断两个不同版本之间是否存在差异, P 值就是告诉我们两个版本的实验结果之间存在显著差异的概率。 2.2....2.4 实验结果分析体系 在实际进行AB测试时,我们的实验结果分析体系就是由上述的P 值、统计功效和置信区间所构成的。 (1)P值 判断两个不同版本的实验结果之间存在显著差异的概率。...综上,我们认为当AB测试实验数据在95%的置信水平区间内,P值小于0.05,功效大于80%的情况下,实验结果是可信赖的。当然,这是一个严格的理想标准。...通过这两篇文章,整个AB测试所涉及的统计学原理,以及如何将相关统计学概念应用到AB测试实验结果的分析中,我们已经介绍完了。

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AB实验人群定向HTE模型5 - Meta Learner

,把实验分组作为特征加入训练特征。...然后用Imputation的方法计算如果该样本进入实验组vs对照组模型预测的差异作为对实验影响的估计。...步骤如下 分别对对照组和实验组进行建模得到模型\(M_1\),\(M_2\)和T-Learner一样 把对照组放进实验组模型预测,再把实验组放进对照组模型预测,预测值和实际值的差作为HTE的近似。...实验组和对照组分别对上述target建模得到\(M_3\),\(M_4\),每个样本得到两个预测值然后加权,权重一般可选propensity score,随机实验中可以直接用进组用户数,流量相同的随机实验直接用...简而言之,实验影响较大时X-Learner表现最好,实验影响微小时S-Learner和X-Learner表现差不多。 ? ? ?

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笔记︱盘点实验科学的三种实验模型(AB实验、因果推断、强化学习)

小流量实验可以避免直接上线效果不好造成损失。...其次,实验迭代的过程中,决策都是有科学依据的,可以避免系统性的偏差。 A/B 测试是可以持续不断进行的实验,即使一次实验提升的效果不大,但是长期下来复利效应的积累会产生很大的变化和回报。...bandit实验比A/B测试的错误更少。一个平衡的A/B测试总是将50%的流量发送给每个组。随着实验的进行,发送到失败的臂的流量越来越少。...一旦实验增多,人力无法协调,智能动态调优实验就是一个解放人力的好方案。...参考文献: 多臂老虎机 学习笔记 不只是A/B测试:多臂老虎机赌徒实验 A/B测试增长实战 推荐系统︱基于bandit的主题冷启动在线学习策略 火山引擎:智能调优实验简介

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一文详解 非标准AB实验

导语|标准AB实验归因顺利,非标准AB实验劳心劳力,一文get非标准AB实验案例。 本文作者:makinochen,腾讯PCG产品策划 1.  AB实验概要  1.1.  ...业务侧遇到的AB实验实践问题 AB实验作为一种验证策略效果的工具,离不开工具的使用条件。本文以实验分析为切入点,从数据产品的视角,与大家一起探讨业务中常见的非标准AB实验案例。 2.  ...AB实验分类  2.1.  AB实验数据链路拆解 从数据链路来看AB实验,主要包含实验分流、分流ID上报、业务数据上报、指标统计、指标检验、数据分析、数据可视化。...标准AB实验定义 基于数据链路的拆解,标准AB实验可以理解是实验组和对照组的实验分流、数据上报、统计链路是一致的。...AB实验中大部分是标准AB实验,即产品、策略改动后直接在实验平台进行实验及观测指标,无需对数据链路做额外改动。

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