TGViewer
Reliable ML Reliable ML @reliable_ml · 6.61K subscribers
Post #95 3.19K
Подборка материалов по АБ
Цикл постов про АБ-тестирование. Пост 7

Как создать корректную методику АБ-тестирования для вашей компании в один пост, конечно, не уместить. В посте выше мы обозначили ключевые, на наш взгляд, составляющие любой методики.

А детали, нюансы и примеры использования мы обсудим 17 декабря на митапе Reliable ML по АБ-тестированию 🥳. Если вам интересна тема, то можно уже забивать место в календаре на целый день. Анонсы с программой и деталями регистрации будут чуть позже.

А в этом мы дадим обещанную подборку материалов по АБ-тестированию (большая часть - на русском языке):

- Книга Доверительное АБ-тестирование простым и понятным языком рассказывает об основах АБ для онлайна и примерах применения его в крупных компаниях. На русском языке это одна из лучших книг по онлайн-экспериментам.

- Книга Статистический анализ и визуализация данных с помощью R от Сергея Мастицкого. Это уже прям классика-классика, но статистический фундамент, релевантный АБ, дает отличный. Я, например, пришла в DS именно по блогу и книгам Сергея.

- Статьи Паши Нестерова на Хабре по офлайн-экспериментам (1, 2). Написаны давно, но настолько хорошо и понятно, что я до сих пор для объяснения каких-то частей методологии даю ссылки на них. Например, ссылку на байку про мертвого лосося для раскрытия темы вреда множественного тестирования давала, наверное, уже миллион раз. Лучше эту тему на русском не раскрыл никто.

- Practical Defaults for A/B Testing от Ronny Kohavi. Советы по выбору дефолтных значений от автора книги Доверительное АБ-тестирование.

- Caveats and Limitations of A/B Testing at Growth Tech Companies. Хорошая заметка в тему нашего цикла постов про сложности проведения АБ в компаниях и отличный ее пересказ от Артема Ерохина (у которого, кстати, отличный ТГ-канал с множеством материалов по АБ).

- Продвинутые темы в АБ можно посмотреть: в треке Валеры Бабушкина на ODS Data Fest 2020 г. (от нюансов АБ на малых данных до оптимизации метрик для контроля качества проведения экспериментов), докладах Ваагна Минасяна и Ивана Максимова про ускорение АБ-тестов, статьях Саши Сахнова о стратификации и бутстрепе (об основах АБ в оффлайне Саша, кстати, тоже классно пишет), а также о лайфхаках АБ от Авито (1, 2). Это из любимого. Из этих статей можно выйти на бесчисленное множество качественных материалов по интересующим вас нюансам в методике АБ-тестирования.

#tech #ab_testing
  • 🔥 16
  • 👍 3
  • 👏 2
  • ❤ 1
More from @reliable_ml
  1. Sep 18, 2026Наслаждаюсь работой на конференции дата-аналитиков на экономическом факультете МГУ. Тут со…
  2. Sep 18, 2026Конференция дата-аналитиков на Экономфаке МГУ Новости за сегодня) Перепост ниже. Прийти на…
  3. Aug 4, 2026Не в тему - но про ИИ Тут пришли ребята (на самом деле девчата, @Antonina_Zhiteneva) - они…
  4. Jul 15, 2026LLM Evaluation как задача Causal Inference #1 Первая заметка серии, посвященной современны…
  5. Jul 14, 2026Ура, доклады с Датафеста! Секция ReliableML Датафеста доступна на сайте ods.ai https://ods…
  6. Jun 17, 2026Каникулы Бонифация Или ML System Design - наше все В этом году устроила для себя необычный…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →