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基于微软、谷歌等科技公司实践经验，系统阐述在线对照实验（A/B测试）的设计、执行、分析与伦理，涵盖规模化实验平台构建要点。
Ron Kohavi, Diane Tang, Ya Xu
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A/B测试需严谨定义指标、假设与样本量，避免误读结果
新奇效应、学习效应等干扰因素可能影响实验有效性
规模化实验平台需支持并行实验、流量分配与自动化分析
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基于微软、谷歌等科技公司实践经验，系统阐述在线对照实验（A/B测试）的设计、执行、分析与伦理，涵盖规模化实验平台构建要点。
以上是《Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing》（Ron Kohavi, Diane Tang, Ya Xu著）的核心观点AI解读。点击上方「与作者对话」，可以直接向Ron Kohavi, Diane Tang, Ya Xu提问，深入了解这本书。