Несогласованность эффектов или «Где деньги, Лебовски?»
Приветствуем всех читателей! Сегодня мы, Никита и Маша из команды Ad-Hoc аналитики X5 Tech, расскажем о проблеме несогласованности оценок эффектов в A/B-тестировании и Causal Inference и предложим эффективный способ ее решения.1. Предыстория
Конфаундинг, или как аналитику попасть в ловушку
Однажды к новоиспечённому аналитику компании «Линейные уравнения» обратились коллеги из HR-блока с просьбой проверить гипотезу: влияет ли запущенная ими программа обучения на эффективность сотрудников?Аналитику передали файл с данными
Линеаризация в офлайн-тестах: как не стереть сигнал вместе с шумом
Если хочешь навести порядок в шуме — сначала разберись, не затёр ли ты в нём сам сигнал.
GlowByte и комьюнити «Сарафан» провели дискуссию о CVM-трендах
27 мая в Москве GlowByte и комьюнити “Сарафан” провели мероприятие “Лето в белом”
Офлайн А-Б тесты в ресторанах фастфуда. Часть 2: Анализ и интерпретация результатов A-B-тестов
Методология — это не шаблон, это компас. А его стрелка — всегда на стороне ваших данных. В первой части «
Офлайн А-Б тесты в ресторанах фастфуда. Часть 1: Планирование и верификация офлайн A-B-тестов
"Основа надёжного A/B — не магия формул, а понимание, с чего вы стартуете и с чем работаете."
За гранью A-B: Синтетический контроль для оценки офлайн и онлайн экспериментов там, где A-B-тест невозможен
Привет! Я Настя — лид A/B Платформы в Wildberries. На протяжении всего карьерного пути меня интересует тема оценки эффектов. Для этого существуют различные инструменты, в числе которых как A/B‑тестирование, так и альтернативные способы, например, различные вариации Causal Inference.В этой статье я хочу поделиться примером проведения двух квази‑тестов в Wildberries с использованием Синтетического контроля (Synthetic Control), когда не получалось провести A/B‑тест, но все‑равно хотелось оценить эффект от изменений.Почему не А/B-тестирование?
