🚩 Осторожно! Популярные ловушки при проведении A/B-тестов! 🧪💥

🔎 A/B-тестирование - это мощный инструмент для оптимизации Твоего продукта или сайта. Однако, несмотря на свою популярность, многие команды все еще совершают ошибки, которые могут исказить результаты и препятствовать принятию правильных решений. Давай рассмотрим некоторые популярные ошибки и узнаем, как их избежать!

🔴 Ошибка 1: Недостаточный объем данных
Пожалуй, одна из наиболее распространенных ошибок - недостаточный объем данных для анализа. Помни, что статистическая значимость достигается при наличии достаточно большой выборки. Поэтому убедись, что Твой тест запущен на достаточно большой аудитории, чтобы получить достоверные результаты.

🔵 Как избежать: Проанализируй предварительные данные и определи необходимый объем выборки, чтобы обнаружить значимые различия. Увеличь выборку, если это необходимо, или рассмотри возможность продолжения теста на более длительный период.

🔴 Ошибка 2: Множественное сравнение
Если проводишь несколько A/B-тестов одновременно без коррекции на множественное сравнение, рискуешь получить ложно-положительные результаты. Каждый дополнительный тест увеличивает вероятность того, что найдется статистически значимое различие случайно.

🔵 Как избежать: Используй поправку Бонферрони или другие методы коррекции на множественное сравнение. Ограничь количество одновременно проводимых тестов и убедись, что принимаешь решения на основе совокупных результатов, а не только на одном тесте.

🔴 Ошибка 3: Некорректное разделение аудитории
Разделение аудитории на группы должно быть случайным и сбалансированным. Неправильное разделение может привести к систематическим искажениям результатов, если, например, одна группа получает более сложные условия, чем другая.

🔵 Как избежать: Используй рандомизацию для разделения аудитории на группы. Убедись, что разделение выполняется случайным образом и с учетом всех важных факторов.

🔴 Ошибка 4: Неправильный выбор метрик
Выбор неподходящих метрик или недостаточно четкое определение целевых показателей может привести к неправильному искажению результатов тестирования. Важно выбрать метрики, которые соответствуют конкретным целям и отражают влияние изменений.

🔵 Как избежать: Определи четкие цели и метрики, которые отображают эти цели. Постоянно обсуждай и пересматривай выбранные метрики, чтобы убедиться в их соответствии бизнес-целям.

📣 Учти эти ошибки, чтобы сделать свои A/B-тесты более точными и надежными! Постоянное обучение и совершенствование Твоего подхода к тестированию помогут принимать обоснованные решения и достичь высоких результатов. Успехов в экспериментах! 💪💡

Популярные ошибки во время проведения A/B тестов подробно разбираем во 2-м модуле нашего курса по статистике.

#статистика

📊 Сегодня мы погрузимся в увлекательный мир многоруких бандитов и их практическое применение в статистике. 🤓

Что такое многорукий бандит? 🎰 Это не только популярная игра в казино, но и мощный инструмент в анализе данных. Мы можем рассматривать многоруких бандитов как проблему оптимального выбора из нескольких вариантов с неизвестными вероятностями успеха.

В статистике, многорукие бандиты могут помочь нам в решении множества задач. Допустим, у нас есть несколько вариантов маркетинговых стратегий, и нужно определить, какая из них даст наилучший результат. Здесь многорукие бандиты приходят на помощь! 📈

Используя статистические методы и алгоритмы, мы можем определить оптимальный выбор, основываясь на имеющихся данных и вероятностях успеха каждой стратегии. Таким образом, мы можем принимать обоснованные решения, минимизируя риски и максимизируя выгоду. 💡

Практическое использование многоруких бандитов находит применение в различных сферах, таких как маркетинг, электронная коммерция, клинические исследования и многое другое. Этот инструмент помогает нам лучше понять данные, принимать обоснованные решения и достигать желаемых результатов.

О многоруких бандитах подробнее рассказываю на практических примерах в 3-м модуле моего авторского курса по статистике.

И помни, статистика - это не только числа и графики, но и мощный инструмент, который помогает нам принимать обоснованные решения и достигать успеха. 💪

#статистика

🎰 Многорукие бандиты против A/B-тестирования: разница в подходе и оптимизации! 🧪

Сегодня я хочу более детально раскрыть отличия между многорукими бандитами и A/B-тестированием. Давай разберемся, как эти методы подходят для различных ситуаций и как они обеспечивают оптимизацию решений. 🤓

A/B-тестирование, вероятно, Тебе уже знакомо. Оно основано на сравнении двух вариантов (A и B - с целью выявления лучшего. Например, в маркетинге можно проводить A/B-тестирование, чтобы определить, какой заголовок в рекламном объявлении привлекает больше кликов.

Многорукие бандиты представляют собой более сложный и гибкий подход к оптимизации решений. Вместо сравнения только двух вариантов, они позволяют нам исследовать и выбирать из множества вариантов, называемых "руками".

В каждой "руке" находится определенная стратегия или вариант, и алгоритм многорукого бандита распределяет трафик или ресурсы между этими руками, чтобы найти оптимальное решение.

Для лучшего понимания рассмотрим пример в области контент-платформ. Предположим, у нас есть несколько вариантов заголовков статьи, и нужно определить, какой из них привлекает больше читателей. В A/B-тестировании Ты бы разделил(а) трафик на две группы, где одной показывал(а) бы заголовок A, а другой - заголовок B.

Однако, если у Тебя есть много заголовков, многорукие бандиты позволят распределить трафик между ними с учетом производительности каждого заголовка, и тем самым, оптимизировать привлечение читателей.

Главное отличие между многорукими бандитами и A/B-тестированием заключается в возможности оптимизировать выбор из множества вариантов, учитывая их эффективность.

Многорукие бандиты позволяют находить более оптимальные решения в условиях неопределенности, где есть больше чем два варианта для сравнения.
И еще - в A/B “коней на переправе не меняют”, т.е. ждешь окончания эксперимента и потом делаешь выводы.

Во многоруких бандитах если видишь что какая-то стратегия идет лучше, даешь ей все больше и больше шансов, тем самым минимизируешь потери слабых стратегий ( бизнесу это подход очень нравится, если все правильно делать 😎).

Интересно, правда? Многорукие бандиты и A/B-тестирование - это мощные инструменты выбора и оптимизации в различных областях. Важно выбирать подход, который лучше соответствует Твоим целям и специфике проблемы, с которой сталкиваешься.

Но, как показывает мой опыт - теория без практики абсолютно бесполезна. Нельзя стать крутым водителем, если выучить только правила дорожного движения. Поэтому приглашаю Тебя на мой практический курс по статистике. Уже с первых уроков будем писать код и применять полученные знания на практике 🧠💪 .

#статистика

Сегодня у меня важные новости 💥

🌟 С момента запуска моего авторского курса по статистике он был доступен в качестве бонуса для всех участников закрытого клуба. Многие уже воспользовались этой возможностью и успешно освоили курс, позволяющий мастерски работать с данными. 💪

Однако, я рад сообщить, что у Тебя все еще есть шанс стать участником DWClub и получить курс по статистике в подарок! 🎁Вместе мы будем осваивать методы, необходимые для анализа данных и принятия обоснованных решений. 📊

Однако, учти, что с 25 июня курс по статистике будет доступен только отдельно по цене 150 евро. Он больше не будет предоставляться в качестве бонуса. Поэтому, если Ты все еще размышляешь о присоединении к клубу и получении этого ценного курса в подарок, то есть еще немного времени! ⌛️

Почему статистика так важна? Потому что она является неотъемлемой базой для качественной работы с данными. Именно с ней можно преобразовать массу информации в ценные и практические знания.

А мой курс построен на основе десятков прочитанных книг и тысяч часов практики в области статистики.
Что делает этот курс особенным? Мы сразу переходим к практике! С первых уроков будешь применять статистические методы, писать код и работать с реальными данными. Забудь о теоретической сухости и запоминании формул - мы идем прямо к делу!

Я осознал, что сложные концепции не всегда легко понять, поэтому я постарался объяснить их наиболее простым и доступным языком. Вместе мы преодолеем все преграды и освоим ключевые принципы статистики.

Получить курс по статистике 💥


#статистика

Сегодня нам нужна Твоя помощь и обратная связь 🙂
Ответь, пожалуйста, на вопрос ниже - будем очень благодарны 🙏.

Кстати в курсе, что Python - это язык, который хочешь изучить?

Я работал с разными языками программирования (в случае ML/DS - прежде всего Python), и должен признать, что Python очень классный язык, и не только для работы с данными. А как у Тебя дела с Питоном?

🌟 Крутые новости в мире ML!

Контекст. Главное на видео, что модель Falcon40B запустили в демо чип AMD  и даже ничего не сломалось - стишок получился.

Предыстория. В мае 2023 года Nvidia стала первым производителем микросхем, стоимость которых превысила 1 трлн долларов.

И вот тут новость… Анонс чипа AMD (это конкурент NVidia) MI300X это может стать качественной альтернативой для карточки Nvidia H100.

AMD также пробует сделать так, чтобы мы могли этот чип использовать - уже пилят, PyTorch 2.0 и тюнят модели на Hugging Face.

Возможно, это разрушение монополии Nvidia (но это не точно 😂).


Кстати, так уже получилось, что сейчас все больше моего фокуса тоже в  LLM. Давай соберем хотя бы 50 огоньков 🔥, тогда пришлю крутую шпаргалку про LLM (можно сказать мой конспект, который делаю по утрам - структурирую бешенный поток информации в этой теме). Хочешь?

Вижу, что уже скоро будет 50+ огоньков 🔥, это хорошо - собираем дальше (шпаргалка тюнится). Ну пока собирается, сегодня попалась на глаза статья о том, как GPT-4 покоряет самые сложные математические, электротехнические и компьютерные курсы МИТа (крутой универ в Америке).

Представь себе алгоритм ИИ, который справляется с 4550 вопросами из 30 ключевых математических и компьютерных курсов МИТа, незатронутый никакими учебными данными.. Для сравнения прогресса GPT-3.5 была точность 33%, чистый GPT-4: 90% + еще немного танцев с бубном и получилось 100%


Вообщем держись крепче и помни, что мир меняется быстрее , чем думаешь!

Как обычно, жду от Тебя реакцию 🔥 - тогда будет еще больше информации.

Сегодня я хотел бы поговорить о том, почему специалисты в Data Science становятся настолько востребованы в нашем современном мире. 🌍💻

1️⃣ Век больших данных: Мы живем в эпоху информационного бума, где каждая компания, организация и даже частное лицо собирает огромные объемы данных. Data Science позволяет извлекать ценные знания из этих данных, делая их полезными и понятными.

2️⃣ Информационная конкуренция: В условиях стремительного развития технологий и глобального рынка, компании понимают, что данные - это их конкурентное преимущество. Data Science помогает обрабатывать и анализировать данные, выявлять тренды и закономерности, что помогает компаниям принимать более обоснованные стратегические решения.

3️⃣ Автоматизация и оптимизация: Специалисты в Data Science разрабатывают алгоритмы и модели, которые помогают автоматизировать множество процессов в различных сферах: от медицины до финансов. Это увеличивает эффективность работы и позволяет сократить затраты компаний.

4️⃣ Инновации и предсказания: Data Science позволяет предсказывать будущие тенденции, моделировать ситуации и прогнозировать результаты. Это особенно ценно для бизнеса, так как позволяет выйти вперед и адаптироваться к изменениям рынка.

5️⃣ Множество областей применения: Data Science имеет широкий спектр применения во многих отраслях, таких как медицина, финансы, маркетинг, транспорт и многие другие. Для себя можно выбрать направление, которое наиболее интересно и в которое можешь внести наибольший вклад.

Так что, если интересуешься анализом данных, статистикой, машинным обучением и программированием, то специальность в Data Science может стать Твоим идеальным выбором! 🚀💡

Еще можно присоединиться к нашему курсу по Data Science, который сегодня стартовал.