Привет, товарищи статистики!
А знаете ли вы, что одной поваренной книге по A/B "Practitioner’s Guide to Statistical Tests" от VK Team, к которой я время от времени возвращаюсь, базовое заклинание "assumption" встречается 46 раз?
Один из авторов статьи - Никита Маршалкин, когда-то дал интересное интервью Толе Карпову. Ох, оказывается 4 года прошло с тех пор.
Так вот, до сих пор помню пару моментов в этом интервью:
1. (это я понял задним числом) Когда он говорил про метрику отношений, - тот же средний чек, - но тогда он ее так не называл (правда тогда ее так никто особо и не называл), он приводил пример про CTR. Он его разделял на глобальный CTR, то есть CTR множества (группы), и на локальный CTR, то есть CTR на юзера.
Вот думаю, что "глобальный/локальный" - хорошие определения в этом контексте.
2. Его высказывание про книгу "Thustworthy Online Controlled Experiments" от Рона Кохави: "Все статьи можно выбросить, прочитать только это книжку". Книжка действительно очень хорошая, но с ней вот какая штука: она полезна уже тем, кто понимает A/B, хотя бы базу, как оно работает (я про критерии); а вот тем, кто только начал свой путь - скажем так, она хуже не сделает, но и не особо поможет. Но если собирётесь читать, то читайте на английском, на русском хватало опечаток!
3. Хорошие объяснения разных подходов по сплитованию трафика, bootstrap. Но особенно запомнилось рассуждение того, как A/B проводятся в маленькими компаниями в сравнении с большими: когда продукт только на старте, важны большие эффекты, что само по себе требует мало аудитории, а когда продукт уже развит и у него большая аудитория, то эффекты ожидаются не столь большие (все самые бустящие/важные/критичные вещи внедрены/пофикшены), но и MDE на такой аудитории можно отлавливать меньше.
В этом смысле я сейчас думаю о графике MDE vs размер аудитории (2-ая картинка). Что большой MDE вполне имеет право на жизнь, но только если вы стартап. Но когда вы уже большие, вам следует ориентироваться в основном на малый прирост. Менять местами ожидания, - стартапу подавать малый MDE, крупному ребятам - большой MDE, - значит для первых делать бесконечный тест (так как большой размер выборки нужен), а для вторых - ничего не менять на продукте (так как ну вряд ли будет такой эффект). И то и другое тупиковый путь.
Со статьей и интервью рекомендую ознакомиться, если не видели.
А знаете ли вы, что одной поваренной книге по A/B "Practitioner’s Guide to Statistical Tests" от VK Team, к которой я время от времени возвращаюсь, базовое заклинание "assumption" встречается 46 раз?
Один из авторов статьи - Никита Маршалкин, когда-то дал интересное интервью Толе Карпову. Ох, оказывается 4 года прошло с тех пор.
Так вот, до сих пор помню пару моментов в этом интервью:
1. (это я понял задним числом) Когда он говорил про метрику отношений, - тот же средний чек, - но тогда он ее так не называл (правда тогда ее так никто особо и не называл), он приводил пример про CTR. Он его разделял на глобальный CTR, то есть CTR множества (группы), и на локальный CTR, то есть CTR на юзера.
Вот думаю, что "глобальный/локальный" - хорошие определения в этом контексте.
2. Его высказывание про книгу "Thustworthy Online Controlled Experiments" от Рона Кохави: "Все статьи можно выбросить, прочитать только это книжку". Книжка действительно очень хорошая, но с ней вот какая штука: она полезна уже тем, кто понимает A/B, хотя бы базу, как оно работает (я про критерии); а вот тем, кто только начал свой путь - скажем так, она хуже не сделает, но и не особо поможет. Но если собирётесь читать, то читайте на английском, на русском хватало опечаток!
3. Хорошие объяснения разных подходов по сплитованию трафика, bootstrap. Но особенно запомнилось рассуждение того, как A/B проводятся в маленькими компаниями в сравнении с большими: когда продукт только на старте, важны большие эффекты, что само по себе требует мало аудитории, а когда продукт уже развит и у него большая аудитория, то эффекты ожидаются не столь большие (все самые бустящие/важные/критичные вещи внедрены/пофикшены), но и MDE на такой аудитории можно отлавливать меньше.
В этом смысле я сейчас думаю о графике MDE vs размер аудитории (2-ая картинка). Что большой MDE вполне имеет право на жизнь, но только если вы стартап. Но когда вы уже большие, вам следует ориентироваться в основном на малый прирост. Менять местами ожидания, - стартапу подавать малый MDE, крупному ребятам - большой MDE, - значит для первых делать бесконечный тест (так как большой размер выборки нужен), а для вторых - ничего не менять на продукте (так как ну вряд ли будет такой эффект). И то и другое тупиковый путь.
Со статьей и интервью рекомендую ознакомиться, если не видели.
tgoop.com/abba_testing/82
Create:
Last Update:
Last Update:
Привет, товарищи статистики!
А знаете ли вы, что одной поваренной книге по A/B "Practitioner’s Guide to Statistical Tests" от VK Team, к которой я время от времени возвращаюсь, базовое заклинание "assumption" встречается 46 раз?
Один из авторов статьи - Никита Маршалкин, когда-то дал интересное интервью Толе Карпову. Ох, оказывается 4 года прошло с тех пор.
Так вот, до сих пор помню пару моментов в этом интервью:
1. (это я понял задним числом) Когда он говорил про метрику отношений, - тот же средний чек, - но тогда он ее так не называл (правда тогда ее так никто особо и не называл), он приводил пример про CTR. Он его разделял на глобальный CTR, то есть CTR множества (группы), и на локальный CTR, то есть CTR на юзера.
Вот думаю, что "глобальный/локальный" - хорошие определения в этом контексте.
2. Его высказывание про книгу "Thustworthy Online Controlled Experiments" от Рона Кохави: "Все статьи можно выбросить, прочитать только это книжку". Книжка действительно очень хорошая, но с ней вот какая штука: она полезна уже тем, кто понимает A/B, хотя бы базу, как оно работает (я про критерии); а вот тем, кто только начал свой путь - скажем так, она хуже не сделает, но и не особо поможет. Но если собирётесь читать, то читайте на английском, на русском хватало опечаток!
3. Хорошие объяснения разных подходов по сплитованию трафика, bootstrap. Но особенно запомнилось рассуждение того, как A/B проводятся в маленькими компаниями в сравнении с большими: когда продукт только на старте, важны большие эффекты, что само по себе требует мало аудитории, а когда продукт уже развит и у него большая аудитория, то эффекты ожидаются не столь большие (все самые бустящие/важные/критичные вещи внедрены/пофикшены), но и MDE на такой аудитории можно отлавливать меньше.
В этом смысле я сейчас думаю о графике MDE vs размер аудитории (2-ая картинка). Что большой MDE вполне имеет право на жизнь, но только если вы стартап. Но когда вы уже большие, вам следует ориентироваться в основном на малый прирост. Менять местами ожидания, - стартапу подавать малый MDE, крупному ребятам - большой MDE, - значит для первых делать бесконечный тест (так как большой размер выборки нужен), а для вторых - ничего не менять на продукте (так как ну вряд ли будет такой эффект). И то и другое тупиковый путь.
Со статьей и интервью рекомендую ознакомиться, если не видели.
А знаете ли вы, что одной поваренной книге по A/B "Practitioner’s Guide to Statistical Tests" от VK Team, к которой я время от времени возвращаюсь, базовое заклинание "assumption" встречается 46 раз?
Один из авторов статьи - Никита Маршалкин, когда-то дал интересное интервью Толе Карпову. Ох, оказывается 4 года прошло с тех пор.
Так вот, до сих пор помню пару моментов в этом интервью:
1. (это я понял задним числом) Когда он говорил про метрику отношений, - тот же средний чек, - но тогда он ее так не называл (правда тогда ее так никто особо и не называл), он приводил пример про CTR. Он его разделял на глобальный CTR, то есть CTR множества (группы), и на локальный CTR, то есть CTR на юзера.
Вот думаю, что "глобальный/локальный" - хорошие определения в этом контексте.
2. Его высказывание про книгу "Thustworthy Online Controlled Experiments" от Рона Кохави: "Все статьи можно выбросить, прочитать только это книжку". Книжка действительно очень хорошая, но с ней вот какая штука: она полезна уже тем, кто понимает A/B, хотя бы базу, как оно работает (я про критерии); а вот тем, кто только начал свой путь - скажем так, она хуже не сделает, но и не особо поможет. Но если собирётесь читать, то читайте на английском, на русском хватало опечаток!
3. Хорошие объяснения разных подходов по сплитованию трафика, bootstrap. Но особенно запомнилось рассуждение того, как A/B проводятся в маленькими компаниями в сравнении с большими: когда продукт только на старте, важны большие эффекты, что само по себе требует мало аудитории, а когда продукт уже развит и у него большая аудитория, то эффекты ожидаются не столь большие (все самые бустящие/важные/критичные вещи внедрены/пофикшены), но и MDE на такой аудитории можно отлавливать меньше.
В этом смысле я сейчас думаю о графике MDE vs размер аудитории (2-ая картинка). Что большой MDE вполне имеет право на жизнь, но только если вы стартап. Но когда вы уже большие, вам следует ориентироваться в основном на малый прирост. Менять местами ожидания, - стартапу подавать малый MDE, крупному ребятам - большой MDE, - значит для первых делать бесконечный тест (так как большой размер выборки нужен), а для вторых - ничего не менять на продукте (так как ну вряд ли будет такой эффект). И то и другое тупиковый путь.
Со статьей и интервью рекомендую ознакомиться, если не видели.
BY Не AБы какие тесты
Share with your friend now:
tgoop.com/abba_testing/82