如何稳定你的剧作家测试？
社区干货
干货|底层技术揭秘!如何搭建“广告投放”场景下的A/B测试平台
或者简易的分流投放测试来粗略进行。在 **火山引擎AB测试推出“广告投放AB实验”后,** 可逐步支撑企业快速、科学地验证不同投放策略的平均转化成本数据效果,并根据实验报告得到计划中不同素材、不同落地页、不同... 稳定性和可拓展性是很重要的指标, **它关乎着我们当前服务的可用性以及后续的业务迭代是否方便。** 除了分层解耦之外,也可以额外使用一些方法,增强可维护性和可拓展性。 对于广告创建,存在紧密的前后逻...
企业新道路怎么走?火山引擎AB测试助力决策选择
乐刻应用火山引擎AB测试,进行了企业决策的优化。 业务的发展,是一连串正确的决策促成的。对于创业公司来说,最大的难题莫过于如何在一条没有人走过的路上持续“做对”。但没有人是先知,所谓的正确决策,其实都... 在乐刻的推荐模型经历了多次AB测试打磨后,逐步找到了最佳策略,并使推荐效果趋于稳定并可产生复利。AB测试与智能推荐技术结合的效果是显著的,据了解,这场一期合作项目让乐刻内容社区的UV_CTR(用户点击率,点击次数占...
字节跳动异构场景下的高可用建设实践
系统就会轮询这个 metrics 来判定服务是否达到稳定的状态。如果超出边界,我们就进行故障恢复。如果没有超出边界,就继续演练,看是否能达到预期。为什么这个系统不能称之为一个混沌工程的系统?Netflix 的 Principl... 表明业务希望系统中是怎样的故障状态。### 稳态系统稳态系统会涉及一些算法的工作,这里主要介绍三个算法的场景:- 时序序列的动态分析:我们叫稳态算法,可以尝试分析服务是否稳定。其中使用了阈值检测、3 Si...
字节跳动异构场景下的高可用建设实践
系统就会轮询这个 metrics 来判定服务是否达到稳定的状态。如果超出边界,我们就进行故障恢复。如果没有超出边界,就继续演练,看是否能达到预期。为什么这个系统不能称之为一个混沌工程的系统?Netflix 的 Princip... 可以尝试分析服务是否稳定。其中使用了阈值检测、3 Sigma 原则、稀疏规则等算法。* **AB 对比稳态分析**:借鉴了 Netflix 在用的曼-惠特尼 U 检验,大家可以看一些相关 paper 和文章介绍。* **检测机制**:使用指...
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为什么在数据驱动的路上,AB 实验值得信赖?
设计执行分析阶段主要是:数据检测设置和数据科学能力搭建。在 AB 实验上进行多次的实验,从实验的设计,指标的定义,实验的开启,实验结果的分析,并且找到成功的一些实验案例有助于我们进入到下一阶段。## 2、标准化... 最后趋于稳定。**足够的样本量能保证一个合理的实验周期**,可以使用我们的流量计算器中计算流量和实验周期,从而避免这种新奇效应的影响。# AB 实验基本架构## 01 - 流量分割**流量分割的方式:分流和分层。**...
干货 | 首次还原火山引擎A/B测试私有化实践经验
火山引擎A/B测试(DataTester)也遇到了字节内部服务和企业SaaS服务都不容易遇到的问题。在解决这些问题的落地实践中,火山引擎A/B测试团队沉淀了一些流程管理、性能优化等方面的经验。> > > > > **本文主要分享... 离线资源隔离提高集群稳定性。集群内可以划分为三部分:1. **业务服务:**主要是直接向用户提供界面或者功能服务的, 例如实验管理、实验报告、OpenAPI、数据接入等。2. **基础服务:**不直接面向用户,为上层服务...
寻求增长,不妨从A/B测试说起
虎扑等产品都在使用的「A/B测试」无疑拥有难以比拟的核心优势: 1)科学可靠的分流服务 相较于市面上其他的产品,「A/B测试」的分流服务更为可靠,底层算法对用户群体进行了均匀、随机地分流,从而确保各实验组样本的同质性,实验结果更为可靠。同时,「A/B测试」的分流服务性能稳定,能够支持高并发的请求场景,例如亿级DAU产品进行Push实验。 2)先进成熟的统计策略 「A/B测试」所采用的统计策略与字节跳动内部一致,依托于经典统计学的假...
实践|从AB测试到数据飞轮,详解乐刻的产业互联网实践
引入其数智平台旗下的的A/B测试产品——DataTester。 