在线AB实验成为当今互联网公司中必不可少的数据驱动的工具,很多公司把自己的应用来做一次AB实验作为数据驱动的试金石. 文 | 松宝 来自 字节跳动数据平台团队增长平台 在线AB实验成为当今互联网公司中必不可少的数据驱动的工具,很多公司把自己的应用来做一次AB实验作为数据驱动的试金石. 数据 => 洞察 => 优化,循环往复寻找最优解,寻找增长的方法. AB中有句经典的名言:大胆假设,小心求证. 本系列连载会从数据驱动.AB实验基本架构.指标选取与数据分析等角度切入,第一篇着重介绍AB实验与数据

出处:https://www.baidu.com/link?url=QjboallwNm_jxcL3fHG57wEakiBfAs_3-TChTGu1eBXstlHEsGBc-NDA7AKTqsiroBx9a8OMoITgM5mbKAoiSqwMCLj5LzrjcAew2sBt9zO&wd=&eqid=91b4282c0000c567000000045be3a121 在有关微服务.DevOps.Cloud-native.系统部署等的讨论中,蓝绿部署.A/B 测试.灰度发布.滚动发布.红黑部署

端口:8888,方便起见直接读取配置文件,生产环境可以读取git.application-dev.properties为全局配置.先启动配置中心,所有服务的配置(包括注册中心的地址)均从配置中心读取. consumer 服务消费者 端口:18090,调用服务提供者,为了演示header传递. core 框架核心包 核心jar包,所有微服务均引用该包,使用AutoConfig实现免配置,模拟生产环境下spring-cloud的使用. eureka 注册中心 端口:8761,/metadata端点实

背景 互联网产品有一个特点,就是不停的升级,升级,再升级.一般采用敏捷开发的团队,基本上保持每周一次的发布频率,系统升级总是伴随着风险,新旧版本兼容的风险,用户使用习惯突然改变而造成用户流失的风险,系统down机的风险.....为了避免这些风险,很多产品都采用了灰度发布的策略,其主要思想就是把影响集中到一个点,然后再发散到一个面,出现意外情况后很容易就回退. 目前产品有新版本,release测试通过以后,直接放到更新服务器上,做全量用户推送.当发现新版本存在测试未覆盖到的问题时,造成的影响面较大

桔妹导读:在各大互联网公司都提倡数据驱动的今天,AB实验是我们进行决策分析的一个重要利器.一次实验过程会包含多个环节,今天主要给大家分享滴滴实验平台在分组环节推出的一种提升分组均匀性的新方法.本文首先会介绍一下滴滴AB实验的相关情况,以及在实验分组环节中遇到的问题.然后介绍目前在实验对象分组方面的通用做法,以及我们对分组环节的改进.最后是新方法的效果介绍. 1. AB实验概述 互联网公司中,当用户规模达到一定的量级之后,数据驱动能够帮助公司更好的决策和发展.在滴滴各个团队中,我们经常会面临不同的

本文由  网易云发布. 4月8日晚,DTalk邀请到了网易互联网分析产品.可视化 BI 产品的负责人—郑栋老师,进行了一次关于<网易郑栋:数据采集与分析的那些事第一弹: 数据篇>的主题分享.分享共两个部分,第一部分是郑栋老师分享关于数据采集与分析大家关心的问题,第二部分是Q&A互动环节. 郑栋老师, 网易互联网分析产品.可视化 BI 产品负责人.多年从事大数据技术相关工作,目前在网易管理互联网分析.敏捷BI两个数据分析产品线,在大数据技术.互联网业务数据体系建设.团队管理方面有丰富的经

过去的10多年里,很多大公司都在使用蓝绿部署,安全.可靠是这种部署方式的特点.蓝绿部署虽然算不上”Sliver Bullet“,但确实很实用.在有关于“微服务”.“DevOps”.“Cloud-native”的讨论中,蓝绿部署.A/B测试.灰度发布,这三种部署方式往往同时出镜. 那么问题来了,蓝绿部署.A/B测试.灰度发布,这三者之间究竟有何不同? A/B测试 AB测试是为Web或App界面或流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本,在同一时间维度,分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目

作者: vivo 互联网数据分析团队-Dong Chenwei vivo 互联网大数据团队-Qin Cancan.Zeng Kun 本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验,从"实验思想-数学方法-数据模型-产品方案"四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案,以保障版本评估的科学性.项目进度以及灰度验证环节的快速闭环.该方案的亮点在于,指标异动根因分析方法的引入和全流程自动化产品方案的设计. 一.引言 游戏业务的用户规模体量大,业务链路长,数据逻辑繁杂.游戏中心

A/B测试A/B测试是一种新兴的网页优化方法,可以用于增加转化率注册率等网页指标..A/B测试的目的在于通过科学的实验设计.采样样本代表性.流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论,并确信该结论在推广到全部流量可信.如何使用Apache的ab工具进行网站性能测试 Apache服务器自带了ab压力测试工具,可以用来测试网站性能,使用简单方便.1.打开Apache服务器的安装路径,在bin目录中有一个ab.exe的可执行程序,就是我们要介绍的压力测试工具. 在Windows系统的命令行下

最近有一个测试任务,是测试nginx的并发请求到底能够达到多少的, 于是就用ab工具对其进行压力测试. 这压力测试一执行,问题就来了:发起10000次请求,并发100,错误的情况能达到30%--50%了! 不应该有这么多啊?哪儿出问题了?于是就用loadrunner 和jemeter做了同样的测试,失败率为0,响应时间也差不多.这不科学啊? 没有办法,只好去百度google一下,大多数结果说的是apache ab工具的使用方法,参数介绍,结果分析什么的.一直没有想要的结果,最后找到了:http:

科学记数法 把一个绝对值小于1(或者大于等于10)的实数记为a×10n的形式(其中1≤/a/<10),这种记数法叫做科学记数法. (或者大于等于10)的实数记为a×10^n的形式(其中1≤|a|<10),这种记数法叫做科学记数法.例如19971400000000=1.99714×10^13.计算器或电脑表达10的的幂是一般是用E或e,也就是1.99714E13=19971400000000. 科学记数法记法与好处 当我们要标记或运算某个较大或较小且位数较多时,用科学记数法免去浪费很多空间和时间

解决两个问题: (1)Import Error: No module named numpy (2)Python version 2.7 required, which was not found in the registry (1)这种错误是因为没有安装numpy科学计算库,因此需要安装此模块. 首先下载正确的exe安装文件:numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe. 接着我们双加打开安装文件,点击运行按钮 安装过程很简单,点击下一步 在第一步,如果你看到自己的

一.灰度发布原理说明 灰度发布在百度百科中解释: 灰度发布是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式.AB test就是一种灰度发布方式,让一部分用户继续用A,一部分用户开始用B,如果用户对B没有什么反对意见,那么逐步扩大范围,把所有用户都迁移到B上面 来.灰度发布可以保证整体系统的稳定,在初始灰度的时候就可以发现.调整问题,以保证其影响度. 这里的用于WEB系统新代码的测试发布,让一部分(IP)用户访问新版本,一部分用户仍然访问正常版本,其原理如图: 执行过程: 1.      当用户请求到

一.Nginx安装(基于CentOS 6.5) 1.yum命令安装 yum install nginx –y(若不能安装,执行命令yum install epel-release) 2. 启动.停止和重启 service nginx startservice nginx stopservice nginx restart浏览器中 输入服务器的 ip 地址,即可看到相应信息 3. 其他信息 rpm -ql nginx 来查看安装路径yum remove nginx 来卸载 nginx -s rel

个性化推荐系统.搜索引擎.广告系统,这些系统都需要在线上不断上线,不断优化,优化之后怎么确定是好是坏.这时就需要ABTest来确定,最近想的办法.优化的算法.优化的逻辑数据是正向的,是有意义的,是提升数据效果的. ab需求能方便测试,提供界面快速调整流量,调整流量后能够方便看效果变化,以及不同ab分支算法对比到底是a算法好.还是b算法好.还是c算法好.再有就是白名单配置上线新算法时,实现新算法上线测试,验证程序是否正确. 根据ABtest需求,系统有三个大的系统构成.一个系统是ABTest配置管

灰度发布是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式.AB test就是一种灰度发布方式,让一部分用户继续用A,一部分用户开始用B,如果用户对B没有什么反对意见,那么逐步扩大范围,把所有用户都迁移到B上面来. 灰度发布可以保证整体系统的稳定,在初始灰度的时候就可以发现.调整问题,以保证其影响度. 灰度发布常见一般有三种方式: Nginx+LUA方式 根据Cookie实现灰度发布 根据来路IP实现灰度发布 本文主要将讲解根据Cookie和来路IP这两种方式实现简单的灰度发布,Nginx+LUA这种

这篇文章会讨论: 在什么情况下需要做 AB 实验 从产品/交互角度,如何设计一个实验 前端工程师如何打点 如何统计数据,并保证数据准确可信 如何分析实验数据,有哪些数据需要重点关注 附:如何搭建前端实验项目,以 mip-experiment 为例 一. AB 实验的使用场景和正确用法 通常,在页面有样式变化,但又不确定是修改影响好坏的时候进行 AB 实验,实验数据可以为改版提供有力支持. 某公司日常(1) 产品:把页面标题变成之前的两倍.标题就是要醒目,要大大大. 设计:打死都不同意,太大的标题

# 导入绘图库 from PIL import Image #导入科学计算库 import numpy as np #封装一个图像处理工具类 class TestNumpy(object): def photo2paint(self,img_url): #读取图片,asarray()转矩阵 convert('L')转变成像素化 astype()转元素类型 my_photo = np.asarray(Image.open(img_url).convert('L')).astype('float')

原文链接:Data Science For Banking & Insurance 如果不能正常访问,请点击备份获取. 在银行和保险行业应用数据科学 互联网巨头和金融技术创业时代的求生和发展 介绍 在数个世纪的进程中,银行和保险行业开发出的程序.产品和基础设施,塑造了整个人类的经济史. 但是现在,他们正面临着消亡的威胁,而挑战者们出现在世界舞台上只是几十年的事,甚至其中几个就出现在短短几年前.尽管如此,却正是这些后来者正在重新制定金融服务的行业规则.这些挑战者包括像 Google.亚马逊.Fac

一.numpy库和matplotlib库的学习 (1)numpy库介绍:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合 np.array([1,2,3])列表转换为数组:np.array((1,2,3))元组转换为数组; np.array(range(5))把range对象转换为数组:np.arange(8)类似于内置的range()函数 np.linspace(0,10,11,endpoint