本文目录一览：
字节跳动副总裁杨震原:A/B测试不是万能的,但不会一定不行
1、杨震原认为，尽管A/B测试不是万能的，但它在数据驱动决策过程中发挥着不可或缺的作用。随着火山引擎技术开放日的举办，更多企业有机会接触到与字节跳动相同的A/B测试工具，这将助力他们的数字化转型。
2、在字节跳动副总裁杨震原的分享中，他强调了“A/B测试并非万能，但不会一定不行”。他通过火山引擎技术开放日的活动，深入探讨了数据驱动和使用A/B测试解决问题的方法。字节跳动作为一家技术驱动型公司，A/B测试是其基础工具，广泛应用于产品迭代、功能优化等各个层面。
3、字节跳动副总裁杨震原在火山引擎技术开放日上分享了他对A/B测试的见解，强调了其在公司内部的广泛应用，以及其存在的局限性。杨震原表示，A/B测试是字节跳动的基础工具，支持了抖音、今日头条等产品的迭代与增长。目前，公司每天新增1500+实验，累计完成了70多万次实验，已实现产品化，向企业客户开放。
4、字节跳动副总裁杨震原在火山引擎2023春季原动力大会中强调了AI基础设施如何激发算法工程师的创新。他认为，好的基础设施是关键，它能帮助机器学习模型从问题定义到数字化，再到智能化的全链条高效运作。在实践中，杨震原分享了抖音业务在机器学习中的应用。
A/B测试流程是怎样的?
1、a/b测试其实是一种先验的实验体系，属于预测型结论，与后验的归纳性结论差别巨大。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。
2、A/B测试：在这个过程中，我们要监测A/B测试数据，结果一般有两种，一是数据证明实验无效，一是证明实验有效。我们经过大量测试发现，大部分进行的A/B测试实验，1/3被证明有效， 2/3被证明无效（与原始版本效果差别不大，或者比原始版本效果还坏）。
3、首先，明确试验假设是关键。A/B测试基于假设检验原理，假设试验组与对照组结果无显著差异（零假设H0），并寻找证据支持备择假设（H1）。假设需围绕预期结果，例如优化注册流程以提升注册转化率。零假设通常表示优化前后无差异，备择假设则表示存在差异。其次，确定评价指标至关重要。
4、A/B测试的一般流程包括：设定优化目标、创建变体、生成假设、收集数据、运行试验、分析结果并得出结论。关键点在于实验设计、假设验证以及统计学原理的应用，如中心极限定理和正态分布的理解。在进行假设检验时，通常采用显著性水平（如5%）和P值来判断版本差异是否显著。
A/B测试(基础篇)
1、多变量实验设计多变量实验设计是进阶主题，涉及同时测试多个变量，以更全面地评估策略效能。深入探讨这一领域将有助于更深入地理解复杂场景下的决策。
2、互联网领域，A/B测试（AB实验）扮演着实现用户增长、业务增长的关键角色。然而，A/B测试的最终目标是商业价值的实现，因此它必须与整个商业生态紧密结合。数据驱动增长的年代，频繁、大量进行A/B测试有助于发现增长机会。
3、A/B测试体系概览 我们的旅程从理解A/B测试的基本概念开始，包括试验流程、统计学基础和试验设计。我们还将通过实例，如微软的色彩调整、Airbnb的搜索优化，以及推荐系统的模型对比，展示其在实际中的应用。
4、在互联网领域，A/B测试是不可或缺的工具之一。在进行A/B测试时，重要的一环便是随机分配（Random Assignment），这是为何和如何进行随机分配的探讨。首先，理解为何需要随机分配至关重要。这源于因果推断(Causal Inference)中的反事实模型(Counterfactual Model)。
5、首先，明确试验假设是关键。A/B测试基于假设检验原理，假设试验组与对照组结果无显著差异（零假设H0），并寻找证据支持备择假设（H1）。假设需围绕预期结果，例如优化注册流程以提升注册转化率。零假设通常表示优化前后无差异，备择假设则表示存在差异。其次，确定评价指标至关重要。
6、A/B测试涉及产品、开发和数据部门的协作，流程较为复杂且涉及多个环节。不同公司可能在具体实施时有所差异，但一般流程包括以下几个关键步骤：明确实验改动点：通常由产品经理或项目经理提出需求，数据分析师负责确认实验变量，确保每个实验只涉及单个因素，避免混淆实验结果。
