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聯(lián)系“鳥哥筆記小喬”
A/B實驗,了解一下。
2020-08-20 08:00:00
-- NO.14 --
這是Becomewiser的第14篇文章
全文約2756字,建議先收藏再看

1  為什么要做A/B實驗?
A/B實驗,是一種驗證假設(shè)的方法,其核心方法及原理分別是對照實驗假設(shè)檢驗。

在實際實驗時會從總體抽取部分個體組成樣本單位,并從個體實驗結(jié)果推斷總體結(jié)果。

1-1、實驗原因
由于對照實驗遵循單一變量原則,能通過對比發(fā)現(xiàn)因果性,并根據(jù)實驗結(jié)果量化正向和負向的影響程度。

當(dāng)實現(xiàn)了某個新的特性,我們無法準(zhǔn)確預(yù)估上線后是增益還是減益,從風(fēng)險和成本的角度考量,會切分小流量進行驗證。

小型實驗也意味著大部分能在單研發(fā)團隊自助完成,時間和效率也能得到保障。

1-2、適用場景
A/B實驗,解決的是策略優(yōu)化問題,它能幫助我們從可選策略中選擇最優(yōu)策略。

它可以讓我們在已達到的山上越來越高,卻不能用它來發(fā)現(xiàn)一座新的山脈。


2  明確目的
數(shù)據(jù)分析的過程中一般的次序為:相關(guān)性>>因果性>>效果。

先通過數(shù)據(jù)分析洞察相關(guān)性,再通過實驗提出假設(shè),模糊預(yù)估其因果性。在證明成功后根據(jù)首次實驗效果,持續(xù)優(yōu)化時再進行清晰預(yù)估。


3  確認指標(biāo)
1)正負指標(biāo)
正向指標(biāo),一般依據(jù)實驗路徑制定,是策略好壞的直接評價,如:留存人數(shù)->點擊人數(shù)->瀏覽人數(shù)->成交人數(shù)。

負向指標(biāo),適用于結(jié)果指標(biāo)相近的場景,如實驗策略是下發(fā)公眾號模板,其中兩組的成交人數(shù)相近,但實驗組卻致使用戶取關(guān)人數(shù)激增。

如正向收益小于負向收益,則應(yīng)分析問題考慮優(yōu)化實驗或停止實驗。

2)結(jié)果、過程、觀察指標(biāo)
結(jié)果指標(biāo)是實驗?zāi)康?,過程指標(biāo)體現(xiàn)如何完成。觀察指標(biāo)則指的相關(guān)性指標(biāo),多用于預(yù)估上升空間,如成交人數(shù)上升,但件均金額較低或購買對象僅覆蓋本人。

依據(jù)觀察指標(biāo),可以預(yù)估上升空間,并設(shè)計下一個實驗。這3個指標(biāo)在此前《數(shù)據(jù)分析的邏輯思維及分析方法》已有較全面的描述,在這里也不再贅述了,有興趣的朋友可以查閱該文章。


4  制定策略
4-1、實驗類型
1)互斥實驗
遵循單一變量原則的代表是互斥實驗,即用戶同時間僅可進行一個實驗,通過流量的互斥保障實驗結(jié)果不受干擾。

但當(dāng)實驗越來越多,同時間可進行實驗的用戶量減少。流量不足,樣本的代表性差。如果要等待前述實驗結(jié)束再進行下一實驗,驗證周期增長、效率降低。

2)正交實驗
為了解決互斥實驗的流量問題,使用的方法是正交實驗,也稱分層實驗。在此,分層的依據(jù)是不同的實驗。

正交實驗?zāi)苁沽髁抗蚕恚瑫r進行多個實驗,但我們需保障各層的劃分參數(shù)相互獨立且互不影響。

如:上一層的綠色字體不能與綠色背景正交。但綠色字體可以與藍色背景正交實驗,綠色字體也可以與只能推薦正交。

最后還有一個小的細節(jié)是,實驗流量的來源不僅是上一層實驗。這里涉及的內(nèi)容可以參考谷歌的論文《Overlapping Experiment Infrastructure》。

4-2、實驗設(shè)計
實驗設(shè)計須注意的點是,盡量先粗后細,盡量先追求深度再追求廣度。當(dāng)產(chǎn)品有明顯不佳的體驗,其實更應(yīng)該迅速迭代優(yōu)化,并不是每件事都要有數(shù)據(jù)、有實驗證明。


5  選擇樣本
5-1、抽樣的原則
1)唯一性原則
唯一性指在用戶進行實驗時,從始至終僅命中相同的策略。幫助我們更準(zhǔn)確的歸因并讓用戶維持相同的體驗。

2)均勻性原則
均勻性原則有兩層定義,數(shù)量的均勻特征的均勻。

前者是為了保證組間樣本數(shù)量,減少因數(shù)量小導(dǎo)致實驗波動過大,后者則能使樣本代表性更強。假設(shè)分組中的女性占比過高,則實驗的結(jié)論無法推斷男性在這一實驗中是否有類似的行為。

特征的均勻也應(yīng)與實驗?zāi)康南嘟Y(jié)合,如實驗指標(biāo)為某按鈕點擊率,實驗組樣本的點擊率已在較高的基準(zhǔn)線上,則可能無法分析策略優(yōu)劣。

5-2、抽樣方法
1)完全隨機分組
完全隨機分組,也稱CR(Complete Randomization),是最常見的隨機分組方式之一。常見的實現(xiàn)形式為對某ID字段哈希后對10取模,根據(jù)結(jié)果值進入不同的組。

如果隨機選取ID進行哈希取模,那么是簡單隨機抽樣。如果先將ID排序,逢6取1(6、16、26...)后再進行哈希取模,我們也稱之為等距抽樣。

2)重新隨機分組
完全隨機分組,由于不考慮樣本的特征是否均勻,可能會導(dǎo)致某組樣本的結(jié)果指標(biāo)偏高或者偏低。為了解決此問題,我們可以AA實驗觀察樣本差異或使用重新隨機分組(ReRandomization)。

其原理為,每次隨機分組后,通過驗證組間差異是否小于設(shè)定的閾值。如果差異大于閾值,則重新分組,否則則停止分組。

此方法相比完全隨機分組更準(zhǔn)確,由于缺乏重跑的依據(jù),得到合適的樣本是概率性的,也可能造成很大的耗時。一般而言樣本量越大,重分的次數(shù)越少。

3)自適應(yīng)分組
Adaptive自適應(yīng)分組,是滴滴AI Lab團隊自研的分組方法,其能夠在只分組一次的情況下,讓選定的觀測指標(biāo)在分組后每組分布基本一致。

它在每次分組的時,記錄當(dāng)前分配的樣本數(shù)以及樣本分布,并計算當(dāng)前對象分配至該組后該組的特征均勻情況,從而決定應(yīng)分至哪個組。


6  實驗分析
6-1、放量/全量
A/B實驗,是小流量驗證的實驗方式,那我們應(yīng)如何放量呢?

其前提如下:
1)結(jié)果顯著,至少保證95%的可信度。
2)正向指標(biāo)價值>負向指標(biāo)價值
3)效果穩(wěn)定,不因時間周期等元素變化劇烈波動

常見的放量方式有兩種,流量開放以及實驗推廣。流量開放包含了實驗內(nèi)對照組和實驗組流量的切分,也可在源頭再增加樣本。

實驗推廣,則是將此實驗在其他特征、行為的群體中推廣。

6-2、再實驗&終止
再實驗的原因,從效果的次序來看是:無法肯定是否有效果->無效果->效果不明顯->負反饋。負反饋如果影響了核心流程,則應(yīng)考慮終止實驗。

關(guān)于這2者的分析方法和需求分析是相近的,可以參考邏輯樹“自下而上”的方法,先將每1環(huán)節(jié)可能出現(xiàn)的問題,再依次向上聚合。


7  幾個理論
1)辛普森悖論
在分組中占優(yōu)勢的一方,在整體中有時反而是劣勢的一方。

2)幸存者偏差
只看結(jié)果,卻忽略了呈現(xiàn)結(jié)果的用戶是誰。

3)新奇效應(yīng)
一開始對實驗策略有較好的回應(yīng),但一段時間迅速消失。

前2者,主要用于探究樣本的代表性和均勻性。新奇效應(yīng)則應(yīng)在單一變量下,重復(fù)、長時地進行實驗,保障實驗結(jié)果不受實驗影響。


寫在最后
這篇文章始終感覺難度很大,從雙盲實驗到A/B實驗,這兩個詞已經(jīng)被成千上萬的文章解讀過很多遍,讓我甚至寫不出前言。最終選擇的切入點是,邏輯梳理和知識再提煉。

也因為再提煉,會根據(jù)自身的理解省略了前期建設(shè)、上線監(jiān)控等環(huán)節(jié),其中監(jiān)控更適合開單章,而數(shù)學(xué)、算法原理已經(jīng)有朋友總結(jié)了很全面了,有興趣的朋友可以閱讀下方的參考資料。

感謝你看到這里,謝謝。


參考資料
1、騰訊PCG-E計劃:實驗設(shè)計及決策基礎(chǔ)篇
2、ABtest 和假設(shè)檢驗、流量分配
https://www.6aiq.com/article/1555861276270?p=1&m=0
3、假設(shè)檢驗的運用
https://www.cnblogs.com/wobujiaonaoxin/articles/11910326.html
4、abtest-數(shù)據(jù)分析-假設(shè)檢驗基礎(chǔ)
https://cloud.tencent.com/developer/article/1427845
5、哈希表是什么
http://www.woshipm.com/pmd/805326.html
6、區(qū)塊鏈節(jié)點間的數(shù)據(jù)驗證:哈希值與非對稱加密
http://www.woshipm.com/blockchain/1019704.html
7、Overlapping Experiment Infrastructure重疊的實驗基礎(chǔ)設(shè)施
https://max.book118.com/html/2018/0131/151334020.shtm
8、AB實驗在滴滴數(shù)據(jù)驅(qū)動中的應(yīng)用
https://mp.weixin.qq.com/s/RQmb4c0U3j7NKNWqERvkrQ
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A/B實驗,了解一下。嗎?
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    8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。


4. 色情低俗信息,主要表現(xiàn)為:
    1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述;
    2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容;
    3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容;
    4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想;
    5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適;
    6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
    7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。


5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
    1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容;
    2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
    3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。


6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
    1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??;
    2)求推薦算命看相大師;
    3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢;
    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
    1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
    2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲;
    3)使用夸張標(biāo)題,內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。


8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
    1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
    5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
    1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
    2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
    3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
    4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。


二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度,對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號,或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將加重處罰。


三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富,本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的,將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議,可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)

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