用游戏业务效果评估方法，为互联网业务的成功打赢先手牌

后端

2023-08-03 02:10:18

在竞争激烈的互联网世界中，数据分析的进化：认识“事后达尔文”

在数字化的时代，数据分析已成为互联网业务成败的关键因素。传统的评估方法如 AB 测试在某些情况下会遇到瓶颈，导致数据失真和不准确。但别担心！“事后达尔文”应运而生，为互联网数据分析带来了新的曙光。

解开评估难题：什么是“事后达尔文”？

“事后达尔文”是一种创新的数据效果评估方法，特别针对那些无法进行 AB 测试或用户群体不均匀的场景而设计。它借鉴了达尔文进化论的思想，通过分层抽样和模拟实验，打造出互联网数据分析中的“福尔摩斯”。

“事后达尔文”的秘密武器：步步揭秘数据奥秘

明确评估目标： 确定你想要评估的业务指标，例如点击率或转化率。
收集实验数据： 收集业务上线前后一定时间段内的相关数据。
构建对照组： 从实验组中通过分层抽样选择具有代表性的样本作为对照组，以降低人群不均匀性的影响。
构建经验分布： 基于对照组数据，对数据的分布情况进行建模，形成经验分布。
模拟实验： 利用经验分布模拟业务未进行实验时的效果，并与实际实验效果进行对比，评估业务效果的差异。

“事后达尔文”的优势：为互联网业务保驾护航

“事后达尔文”拥有以下优点：

准确可靠： 通过分层抽样和模拟实验，它降低了人群不均匀性的影响，从而提高了评估结果的准确性和可靠性。
广泛适用： 无论能否进行 AB 测试或用户群体是否均匀，“事后达尔文”都能有效评估业务效果，适用场景广泛。
操作简便： “事后达尔文”的方法简单易懂，无需复杂的统计学知识，便于企业实际应用。

代码示例：Python 实现“事后达尔文”

import numpy as np
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

# 定义评估目标（例如点击率）
goal = 'ctr'

# 收集实验数据
data = pd.read_csv('experiment_data.csv')

# 构建对照组
splitter = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.5, random_state=42)
train_index, test_index = splitter.split(data, data[goal])
control_group = data.iloc[test_index]

# 构建经验分布
control_group_goal = control_group[goal].values
control_group_goal_dist = scipy.stats.norm(control_group_goal.mean(), control_group_goal.std())

# 模拟实验
simulated_results = []
for i in range(1000):
    simulated_goal = control_group_goal_dist.rvs(size=len(control_group))
    simulated_results.append(simulated_goal.mean())

# 计算评估结果
actual_goal = data.iloc[train_index][goal].mean()
simulated_goal_mean = np.mean(simulated_results)
p_value = scipy.stats.ttest_1samp(simulated_results, actual_goal).pvalue

常见问题解答

Q：AB 测试和“事后达尔文”有什么区别？
A： AB 测试依赖于随机分流，而“事后达尔文”使用分层抽样和模拟实验，适用于无法进行 AB 测试或用户群体不均匀的场景。
Q：我如何确定我的业务目标是否适合“事后达尔文”？
A：如果你的业务目标是衡量点击率、转化率或其他需要了解用户行为的数据，那么“事后达尔文”就适合你。
Q：分层抽样是如何降低人群不均匀性的影响的？
A：分层抽样将用户按人口统计学或行为特征等维度分层，确保对照组和实验组中不同层级的用户分布相似。
Q：模拟实验是如何工作的？
A：模拟实验基于经验分布生成业务未进行实验时的效果，与实际实验效果进行对比，从而评估业务效果的差异。
Q：我如何使用“事后达尔文”优化我的互联网业务？
A：通过了解“事后达尔文”评估结果中业务效果的差异，你可以做出明智的决策，优化你的业务策略，提高竞争力。