Всем привет! Меня зовут Рома Смирнов. Я работаю продуктовым аналитиком в Lamoda. Как и во многих других продуктовых компаниях, решения о том, раскатывать ли новую фичу, принимаются в Lamoda на основе данных, в частности на основе результатов A/B-тестирования.

Бутстрэп — один из популярных методов обработки результатов тестов. В этой статье я расскажу о том, каким образом можно определить размер выборки при расчете результатов A/B-теста с помощью бутстрэпа.

https://habr.com/ru/post/707816/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=707816

Что есть задача для разработчика?

Как правило, разработка получает от продукт-менеджера, техническое задание на разработку новой или исправление старой функциональности. Например, это выражено в виде PRD https://en.wikipedia.org/wiki/Product_requirements_document , который может содержать ссылки на Figma, список требований, ссылки и прочие полезности необходимые для реализации задумки. Исходя из этих входных данных, разработчики могут имплементировать задачу и отдать на тестирование в QA команду. По завершению этих циклов, задача готова к релизу.

https://habr.com/ru/post/710614/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710614

Хабр, привет! Сегодня поговорим о том, что такое корректность статистических критериев в контексте А/Б тестирования. Узнаем, как проверить, является критерий корректным или нет. Разберём пример, в котором тест Стьюдента не работает.

https://habr.com/ru/post/706388/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=706388

Всем привет! Меня зовут Костя Гусев @nevoy, и в М.Видео-Эльдорадо моя команда развивает внутренние и партнёрские продукты. Перед тем, как поменять ассортимент или цены на полках 1 300 розничных магазинов, мы должны убедиться, что новое товарное предложение, как минимум, не приведёт к оттоку текущих покупателей, а еще лучше – привлечет новых. Для проведения подобных экспериментов мы пересмотрели подход к A/B-тестированию с учетом нашей офлайн-специфики, о чем и хотим рассказать в этой статье.

https://habr.com/ru/post/697282/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=697282

Вы настроили в приложении краш-репортинг, всё протестировали и выложили в магазин. Постоянно мониторите crash rate, в котором всегда четыре девятки, — приложение работает отлично и все довольны. Но всё-таки вы смотрите на него как будто сквозь замочную скважину и не видите полной картины. Чтобы это исправить, нужен полноценный лог ошибок.

https://habr.com/ru/post/681752/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=681752

Спорить плохо, но раз уж всё равно все спорят, то почему бы не делать это конструктивно и продуктивно :)

Лайфхак как успешно убеждать датасайентистов по результатам A/B тестирования. Работают такие аргументы:

https://habr.com/ru/post/681416/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=681416

Привет, Хабр! В этой статье разберёмся, как с помощью бутстрепа оценивать стандартное отклонение, строить доверительные интервалы и проверять гипотезы. Узнаем, когда бутстреп незаменим, и в чём его недостатки.

https://habr.com/ru/post/679842/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=679842