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《Trustworthy Online Controlled Experiments A Practical Guide to AB Testing》

简介 Intro

《Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing》—— Ron Kohavi / Diane Tang / Ya Xu

Getting numbers is easy; getting numbers you can trust is hard. This practical guide by experimentation leaders at Google, LinkedIn, and Microsoft will teach you how to accelerate innovation using trustworthy online controlled experiments, or A/B tests. Based on practical experiences at companies that each run more than 20,000 controlled experiments a year, the authors share examples, pitfalls, and advice for students and insrcstry professionals getting started with experiments, plus deeper dives into advanced topics for practitioners who want to improve the way they make data-driven decisions. Learn how to • Use the scientific method to evaluate hypotheses using controlled experiments • Define key metrics and ideally an Overall Evaluation Criterion • Test for trustworthiness of the results and alert experimenters to violated assumptions • Build a scalable platform that lowers the marginal cost of experiments close to zero • Avoid pitfalls like carryover effects and Twyman\’s law • Understand how statistical issues play out in practice.

• 本书基于近些年实验领域的研究成果和实践经验，对实验的方法和应用做了很好的全景式描述，是一本兼顾系统性的方法论和基于实战的经验法则的书籍。根据微软、亚马逊、谷歌和领英每年运行的两万多个对照实验，作者以示例和建议的方式向学生和业内人士分享了自己的实践经验，指出了需要避免的陷阱，并深入探讨了一些进阶专题，可以为希望改善自身及机构数据驱动决策方式的从业者提供参考。
• 全书分为五个部分：第I部分由四章组成。第1章概述运行线上对照实验的好处，并介绍实验相关术语。第2 章用一个例子剖析运行实验的全过程。第3 章描述常见的陷阱以及如何建立实验的可信赖度。第4 章概述如何搭建实验平台并规模化线上实验。第II部分的五章内容介绍实验的基础原理，比如机构指标。我们推荐所有人阅读这一部分，尤其是领导者和高管。第III部分的两章内容介绍线上对照实验的补充技法，可以帮助管理层、数据科学家、工程师、分析师、产品经理等进行资源和时间的投资。第IV部分专注于实验平台的搭建，面向工程师群体。最后，第V部分深入讨论进阶的实验分析专题，面向数据科学家。

关键词：关键迭代：可信赖的线上对照实验;[美] 罗恩·科哈维（Ron Kohavi） / [美] 黛安·唐（Diane Tang） / [美] 许亚（Ya Xu）;

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读者评论 Readers\’ Comments

A/B testing 从入门到精通

开始工作以后读觉得内容突然有意思了很多

实验评估部分尤其好

教科书级的经典，不同于很多data science的其他领域靠model/tool推动，experiment本身就是一门实践科学，三十多页的参考文献可以说给了读者很丰富的机会去explore beyond book了！

是三位作者完整的业界实践，涵盖工程产品等方方面面，不偏统计理论。本书像字典一样，从业者在ab测试过程中遇到的很多问题都可以从书里面获得解答与启发。随着读者自身对实验的深入理解，阅读此书会有常读常新的感觉

作者 Author

[美] 罗恩·科哈维（Ron Kohavi） / [美] 黛安·唐（Diane Tang） / [美] 许亚（Ya Xu）

罗恩·科哈维（Ron Kohavi）是爱彼迎的副总裁和技术院士，曾任微软的技术研究员和公司副总裁。在加入微软之前，他是亚马逊的数据挖掘和个性化推荐总监。他拥有斯坦福大学计算机科学博士学位，论文被引用超过40 000次，其中有3篇位列计算机科学领域引用最多的1 000篇论文榜。

黛安·唐（Diane Tang）是谷歌院士，大规模数据分析和基础设施、线上对照实验及广告系统方面的专家。她拥有哈佛大学的文学学士学位和斯坦福大学的硕士及博士学位，在移动网络、信息可视化、实验方法、数据基础设施、数据挖掘和大数据方面拥有专利和出版物。

许亚（Ya Xu）是领英数据科学与实验平台负责人，曾撰写了多篇关于实验的论文，并经常在顶级会议和大学演讲。她曾在微软工作，拥有斯坦福大学的统计学博士学位。

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