本书基于近些年实验领域的研究成果和实践经验,对实验的方法和应用做了很好的全景式描述,是一本兼顾系统性的方法论和基于实战的经验法则的书籍。根据微软、亚马逊、谷歌和领英每年运行的两万多个对照实验,作者以示例和建议的方式向学生和业内人士分享了自己的实践经验,指出了需要避免的陷阱,并深入探讨了一些进阶专题,可以为希望改善自身及机构数据驱动决策方式的从业者提供参考。
全书分为五个部分:第I部分由四章组成。第1章概述运行线上对照实验的好处,并介绍实验相关术语。第2 章用一个例子剖析运行实验的全过程。第3 章描述常见的陷阱以及如何建立实验的可信赖度。第4 章概述如何搭建实验平台并规模化线上实验。第II部分的五章内容介绍实验的基础原理,比如机构指标。我们推荐所有人阅读这一部分,尤其是领导者和高管。第III部分的两章内容介绍线上对照实验的补充技法,可以帮助管理层、数据科学家、工程师、分析师、产品经理等进行资源和时间的投资。第IV部分专注于实验平台的搭建,面向工程师群体。最后,第V部分深入讨论进阶的实验分析专题,面向数据科学家。
罗恩·科哈维(Ron Kohavi)是爱彼迎的副总裁和技术院士,曾任微软的技术研究员和公司副总裁。在加入微软之前,他是亚马逊的数据挖掘和个性化推荐总监。他拥有斯坦福大学计算机科学博士学位,论文被引用超过40 000次,其中有3篇位列计算机科学领域引用最多的1 000篇论文榜。
黛安·唐(Diane Tang)是谷歌院士,大规模数据分析和基础设施、线上对照实验及广告系统方面的专家。她拥有哈佛大学的文学学士学位和斯坦福大学的硕士及博士学位,在移动网络、信息可视化、实验方法、数据基础设施、数据挖掘和大数据方面拥有专利和出版物。
许亚(Ya Xu)是领英数据科学与实验平台负责人,曾撰写了多篇关于实验的论文,并经常在顶级会议和大学演讲。她曾在微软工作,拥有斯坦福大学的统计学博士学位。
1.Therandomizationunitisauser.2.Wewilltargetallusersandanalyzethosewhovisitthecheckoutpage.3.Tohave80%powertodetectatleasta1%changeinrevenue-per-user,wewillconductapoweranalysistodeterminesize.DesigningtheExperiment334.Thistranslatesintorunningtheexperimentforaminimumoffourdayswitha34/33/33%splitamongControl/Treatmentone/Treatmenttwo.Wewillruntheexperimentforafullweektoensurethatweunderstandtheday-of-weekeffect,andpotentiallylongerifwedetectnoveltyorprimacyeffects.
——引自第52页
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