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关键迭代:可信赖的线上对照实验罗恩科哈维(RonKoh
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- 上架时间:2024-06-30 09:08:33
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内容介绍
| 书[0名0]： | 关键迭代：可信赖的线上对照实验|8079821 |
| 图书定价： | 99元 |
| 图书作者： | [美] 罗恩·科哈维（Ron Kohavi） 黛安·唐（Diane Tang） 许亚（Ya Xu） |
| 出版社： | [1机1]械工业出版社 |
| 出版日期： | 2021/4/9 0:00:00 |
| ISBN号： | 9787111678809 |
| 开本： | 16开 |
| 页数： | 293 |
| 版次： | 1-1 |
| 内容简介 |
| 由谷歌（Google）、[令页]英（LinkedIn）和微软（Microsoft）的实验[令页]导者编写的这本实用指南将教你如何使用可信赖的线上对照实验（也就是A/B测试）来加速创[亲斤]。根据每年每个公司运行的两万多个对照实验的实践[纟巠]验，作者为准备着手运行实验的[0学0]生和行业的专业人员分享了一些实例、需要避免的陷阱以及建议，并为希望改善自身及其[1机1]构做出数据驱动决策方式的高级从业者深入探讨了进阶专题。 |
| 目录 |
本书赞誉 译者序 前言——如何阅读本书 致谢 [0第0]一部分 线上对照实验概览 [0第0]1章 概述和写作动[1机1]003 1.1 线上对照实验的术语005 1.2 为什么进行实验？相关性、因果关系和可信赖度008 1.3 有效运行对照实验的必要元素010 1.4 宗旨011 1.5 随时间推移的改进013 1.6 有趣的线上对照实验实例015 1.7 战略、战术及它们和实验的关系020 1.8 补充阅读 023 [0第0]2章 运行和分析实验——一个全程剖析的案例025 2.1 设立实验025 2.2 [jia]设检验：确立统计显著性028 2.3 设计实验030 2.4 运行实验并获得数据032 2.5 分析结果033 2.6 从结果到决策034 [0第0]3章 特威曼定律与实验的可信赖度037 3.1 曲解统计结果038 3.2 置信区间041 3.3 对内部有效性的威胁041 3.4 对外部有效性的威胁046 3.5 细分群的差异049 3.6 辛普森悖论 052 3.7 鼓励健康的怀疑态度054 [0第0]4章 实验平台和文化055 4.1 实验成熟度模型055 4.2 基础设施和工具062 [0第0]二部分 基础原理 [0第0]5章 速度很重要：一个全程案例剖析075 5.1 关键[jia]设：局部线性近似077 5.2 如何测量网站的性能078 5.3 减速实验的设计080 5.4 对不同页[mian]元素的影响是不同的081 5.5 [0极0]端结果083 [0第0]6章 [1机1]构指标085 6.1 指标的分类086 6.2 指标的制定：原则和技术089 6.3 指标的[0评0]估091 6.4 指标的演变092 6.5 更多的资源093 6.6 补充材料：护栏指标093 6.7 补充材料：可[*]纵性095 [0第0]7章 实验指标和综合[0评0]估标准097 7.1 从业务指标到适用于实验的指标098 7.2 将关键指标组合成一个OEC099 7.3 案例：[*]电子邮[亻牛]的OEC101 7.4 案例：必应搜索引擎的OEC103 7.5 Goodhart[0法0]则、Campbell[0法0]则以及Lucas批判104 [0第0]8章 [1机1]构的[纟巠]验传承与统合分析107 8.1 什么是[1机1]构的[纟巠]验传承107 8.2 为什么[1机1]构的[纟巠]验传承有用108 [0第0]9章 对照实验中的伦理111 9.1 背景111 9.2 数据收集116 9.3 文化与流程117 9.4 补充材料：用户标识符117 [0第0]三部分 补充及替代技[0法0] [0第0]10章 补充技[0法0]121 10.1 补充技[0法0]的空间121 10.2 基于日志的分析122 10.3 人工[0评0]估124 10.4 用户体验调研125 10.5 焦点小组125 10.6 问卷调查126 10.7 外部数据127 10.8 总结129 [0第0]11章 观察性因果研究131 11.1 对照实验不可行的情况131 11.2 观察性因果研究的设计133 11.3 陷阱138 11.4 补充材料：被驳斥的观察性因果研究141 [0第0]四部分 实验平台搭建 [0第0]12章 客户端实验145 12.1 服务器端和客户端的差异145 12.2 对实验的潜在影响148 12.3 结论152 [0第0]13章 工具化日志记录153 13.1 客户端与服务器端的工具化日志记录153 13.2 处理多源的日志155 13.3 工具化日志记录的文化156 [0第0]14章 选择随[1机1]化单元157 14.1 随[1机1]化单元和分析单元159 14.2 用户级别的随[1机1]化160 [0第0]15章 实验放量：[0权0]衡速度、质量与风险163 15.1 什么是放量163 15.2 SQR放量框架164 15.3 四个放量阶段165 15.4 [*]终放量之后168 [0第0]16章 规模化实验分析169 16.1 数据处理169 16.2 数据计算170 16.3 结果汇总和可视化172 [0第0]五部分 实验分析 [0第0]17章 线上对照实验中的统计[0学0][0知0]识177 17.1 [0双0]样本t检验177 17.2 p值和置信区间178 17.3 正态性[jia]设179 17.4 [0第0]一/二型错误和统计功效181 17.5 偏差183 17.6 多重检验183 17.7 费舍尔统合分析184 [0第0]18章 方差估计和[扌是]高灵敏度：陷阱及解决方[0法0]185 18.1 常见陷阱186 18.2 [扌是]高灵敏度189 18.3 其他统计量的方差190 [0第0]19章 A/A测试193 19.1 为什么运行A/A测试193 19.2 如何运行A/A测试198 19.3 A/A测试失败时199 [0第0]20章 以触发来[扌是]高实验灵敏度201 20.1 触发示例201 20.2 数值示例204 20.3 [*]佳的和保守的触发205 20.4 总体实验效应206 20.5 可信赖的触发207 20.6 常见的陷阱207 20.7 开放性问题209 [0第0]21章 样本比率不匹配与其他可信度相关的护栏指标211 21.1 样本比率不匹配212 21.2 调试SRM214 [0第0]22章 实验变体之间的泄露和干扰219 22.1 示例220 22.2 一些实际的解决方案223 22.3 检测和监控干扰227 [0第0]23章 测量实验的长期效应229 23.1 什么是长期效应229 23.2 短期效应和长期效应可能不同的原因230 23.3 为什么要测量长期效应232 23.4 长期运行的实验233 23.5 长期运行实验的替代方[0法0]235 参考文献241 索引261 |
| 编辑推荐 |
| 关键迭代 可信赖的线上对照实验 TRUSTWORTHY ONLINE CONTROLLED EXPERIMENTS A Practical Guide to A/B Testing [美]?罗恩·科哈维（Ron Kohavi） 黛安·唐（Diane Tang） 著 许亚（Ya Xu） 韩玮 胡鹃娟 等译 硅谷创业教父 ?Steve Blank 微软前执行副总裁?沈向洋 脸书前[0首0]席技术官?Adam D''Angelo 谷歌高级院士?Jeff Dean 等37位专家 联/袂/推/荐 微软、[*]、谷歌和[令页]英等公司 互联网产[0品0]成功的秘诀！ |