Podlodka #108 – Аналитика и эксперименты

Что такое аналитика – средство для убеждения, метод принятия решений или данные для планирования? Леонид Кулигин из Google учит правильно работать с данными и рассказывает про частые ошибки в проведении экспериментов. Если вы все еще думаете, что провести A/B тест легко и просто, то этот выпуск для вас!

Поддержи лучший подкаст про мобильную разработку:
www.patreon.com/podlodka

Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
Telegram-чат: https://t.me/podlodka
Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews
Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/
Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast

Полезные ссылки:
- Cassie Kozyrkov, Chief Decision Scientist, Google - speaking at the Chief Data Officer Summit at DATAx New York 2018 - Making Data Useful https://www.youtube.com/watch?v=hSHzQbpcxak

Darrell Hugg How to Lie with Statistics https://www.amazon.com/gp/product/B00351DSX2/ref=kinw_myk_ro_title

Alex Reinhart Statistics Done Wrong: The Woefully Complete Guide https://www.amazon.com/gp/product/B00UMA61RE/ref=kinw_myk_ro_title

Evan Miller How Not To Run an A/B Test http://www.evanmiller.org/how-not-to-run-an-ab-test.html

Emily Robinson Guidelines for A/B Testing https://hookedondata.org/guidelines-for-ab-testing/?utm_campaign=Data_Elixir&utm_medium=email&utm_source=Data_Elixir_194

Anirban Deb, Suman Bhattacharya, Jeremy Gu, Tianxia Zhou, Eva Feng, and Mandie Liu Under the Hood of Uber’s Experimentation Platform https://eng.uber.com/xp/

Ron Kohavi et. al. Seven Rules of Thumb for Web Site Experimenters https://www.exp-platform.com/Documents/2014%20experimentersRulesOfThumb.pdf

Jan Overgoor Experiments at Airbnb https://medium.com/airbnb-engineering/experiments-at-airbnb-e2db3abf39e7

H. Hohnhold Focusing on the Long-term: It’s good for Users and Business https://ai.google/research/pubs/pub43887

P. Dmitriev et. al A dirty dozen: 12 Common Metric Interpretation Pitfalls in Online Controlled Experiments https://www.kdd.org/kdd2017/papers/view/a-dirty-dozen-twelve-common-metric-interpretation-pitfalls-in-online-contro

D. Reiley et. al Here, There, and Everywhere: Correlated Online Behaviors Can Lead to Overestimates of the Effects of Advertising https://www.ssrn.com/abstract=2080235

Sangho Yoon Designing A/B tests in a collaboration network https://ai.google/research/pubs/pub46616

Misadventures in experiments for growth http://www.unofficialgoogledatascience.com/2019/04/misadventures-in-experiments-for-growth.html