A/B 测试工具 DataTester 升级,助您实现敏捷、智能与易用
2023-04-25 17:49:31
DataTester 升级:助推企业敏捷、智能决策,降本增效
随着数字化浪潮席卷全球,敏捷开发和智能决策成为企业生存与发展的关键因素。火山引擎数智平台(VeDI)旗下 A/B 测试产品 DataTester 近期重大升级,推出“MAB 智能调优实验”和“智能发布平台 Feature Flag”两项全新功能,以及经过升级的“智能发布平台 Feature Flag”,旨在为企业实现数字化转型提供有力支撑。
MAB 智能调优实验:优化参数,科学决策
过往,企业开展 A/B 测试时,往往需要手动调节实验参数,这一过程耗时费力且容易出错。DataTester 推出的“MAB 智能调优实验”功能采用机器学习算法,能够自动化学习实验数据,动态调整实验参数,快速寻找到最优配置,帮助企业高效制定最优决策。
代码示例:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 数据准备
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 数据集分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 模型训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 模型评估
print("训练集得分:", model.score(X_train, y_train))
print("测试集得分:", model.score(X_test, y_test))
智能发布平台 Feature Flag:灵活迭代,安全发布
敏捷开发时代,产品迭代速度持续攀升,传统产品发布模式难以满足企业需求。DataTester 升级后的“智能发布平台 Feature Flag”功能,支持企业在不影响用户体验的前提下,灵活地发布新功能,安全地修复 Bug,让产品快速迭代和更新。
代码示例:
# Feature Flag 示例代码
from feature_flag import FeatureFlag
# 创建 Feature Flag
feature_flag = FeatureFlag("feature_name")
# 启用 Feature Flag
feature_flag.enable()
# 禁用 Feature Flag
feature_flag.disable()
# 检查 Feature Flag 状态
if feature_flag.is_enabled():
# 执行 Feature Flag 启用的代码
else:
# 执行 Feature Flag 禁用的代码
操作更简单,体验更友好
DataTester 三大功能升级的一个共同点是更加简单易用。无论 MAB 智能调优实验、智能发布平台 Feature Flag,还是经过升级的智能发布平台 Feature Flag,均采用了简洁明了的 UI 设计,让企业无需专业技术知识,即可快速上手使用,提升团队敏捷性与效率。
DataTester 升级对企业的价值
- 提升敏捷性: 自动调整实验参数,快速找到最优配置,加快决策速度。
- 实现智能决策: 智能学习实验数据,提供科学决策支持,降低决策风险。
- 提升易用性: 简洁、直观的 UI 设计,无需专业技术知识,也能快速上手使用。
- 助力降本增效: 提高实验效率、缩短产品迭代周期,节省企业成本和时间。
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常见问题解答
-
DataTester 升级有哪些主要亮点?
答:MAB 智能调优实验、智能发布平台 Feature Flag,以及升级后的智能发布平台 Feature Flag。 -
MAB 智能调优实验如何帮助企业?
答:自动调整实验参数,快速找到最优配置,加快决策速度。 -
智能发布平台 Feature Flag 的主要优势是什么?
答:灵活发布新功能、安全修复 Bug,实现产品快速迭代和更新。 -
DataTester 升级后操作是否更简单?
答:是的,采用简洁、直观的 UI 设计,无需专业技术知识也能快速上手使用。 -
DataTester 升级后能为企业带来哪些价值?
答:提升敏捷性、实现智能决策、提升易用性、助力降本增效。