数据分析36计 :Uber的 A/B 实验平台搭建
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作者:数据狗
来源:DataGo数据狗
实验是Uber如何改善客户体验的核心。Uber将多种实验方法应用于各种用例,例如测试一项新功能以增强我们的应用程序设计。Uber的实验平台(XP)在此过程中扮演着重要角色,使我们能够启动,调试,衡量和监视新创意,产品功能,营销活动,促销乃至机器学习模型的效果。该平台支持我们的驾驶员,骑手,Uber Eats和Uber Freight 应用程序的实验,并被广泛用于运行A/B/N,因果推理和基于多臂老虎机(MAB)的连续实验。在任何时间,平台上都会运行1000多个实验。从较高的角度来看,Uber的XP可让工程师和数据科学家监视治疗效果,以确保它们不会导致任何关键指标的变差。
以下图表概述了实验平台团队使用的实验方法的类型:
图1. Uber的实验平台同时进行随机实验和观察性研究。
有多种因素决定了我们应将哪种统计方法应用于给定的用例。广泛地,我们使用四种类型的统计方法:固定水平A/B/N检验(t检验,卡方检验和秩和检验),序贯概率比检验(SPRT),因果推理检验(合成控制和双重差分方法),以及使用多臂老虎机算法的连续A/B/N测试(汤普森采样,置信上限和具有贝叶斯优化的多臂测试)。在统计分析中计算 I 类和 II 类错误的可能性时,我们还应用分块抽样和增量法来估计标准误差,以及回归法来测量偏差校正。在本文中,我们将讨论Uber实验平台如何使用这些统计方法中的每一种来改善我们的产品。
1. 经典 A/B 测试
在许多定量科学领域中,随机A/B或A/B/N测试被视为黄金标准,用于评估处理效应。本质上,经典的A/B测试将用户随机分为对照组和处理组,以比较这些组之间的决策指标并确定实验的治疗效果。
http://www.taodudu.cc/news/show-5689157.html
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