📘 AB测试·实战指南

推荐系统 · 30章完整目录
🎯 30个实验 🧪 从0到1 📊 友好
什么是AB测试 为什么需要AB测试 核心价值与局限
假设检验基础 P值与显著性 第一/二类错误 统计功效
实验组与对照组 随机化分配 样本量计算 实验周期
离线指标 AUC/NDCG 在线指标 CTR/CVR 留存率对应
用户级分流 请求级分流 分层重叠实验 互斥实验
平台整体设计 分流服务 数据采集管道 实时监控看板
Python估算 指标类型方法 最小可检测效应
Hash分流算法 一致性哈希 盐值策略 用户/设备ID
流量与周期 周几效应 节假日影响 新奇效应消退
核心看板设计 异常检测规则 报警阈值 多维度下钻
Bonferroni校正 FDR控制 Tukey HSD 业务取舍
网络效应 社交干扰 实验污染 互斥实验
新奇效应识别 成熟效应应对 长期实验必要性
样本比例不均衡 SRM检测方法 Chi-Square检验 修复策略
AA测试目的 执行流程 预期结果 失败原因分析
均值差异检验 比率指标检验 分位数检验 序贯检验
贝叶斯基础 先验分布选择 后验概率计算 决策阈值
多臂老虎机 Epsilon-Greedy Thompson Sampling 与AB测试对比
埋点设计 数据清洗 ETL流程 实时离线打通
自动生成报告 置信区间可视化 效果对比图表 决策建议
Go/No-Go决策 效果大小评估 成本收益分析 灰度发布策略
北极星指标 辅助指标选择 指标权重分配 综合打分卡
生命周期管理 权限控制 注册与归档 合规性要求
离线数据集构建 评估指标计算 离线在线一致性
协同过滤召回 向量召回对比 多路召回融合
CTR模型对比 CVR模型对比 多目标排序 模型版本管理
多样性指标设计 重排策略对比 业务规则干预
用户分群实验 冷启动策略对比 场景化推荐
从0到1搭建平台 电商推荐复盘 短视频推荐复盘
因果推断应用 离线策略评估 自动化实验 联邦学习与隐私