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文档简介

1、用数据驱动滴滴产品决策? 一个故事? 一些方法? 产品架构? 系统架构? 跳过的坑? 其他5辆还是10辆？日均订单量占比84.1%滴滴专车（快车）用户覆盖量占88.4%“最近训练出的几个模型，该如何选择？”“我想测试一下西二旗附近用户对某功能的接受程度”“如何证明机器学习模型优于目前人工设置的模型？”“怎么衡量新上功能的效果？”“几个新设计的产品方案，该如何选择？”“这个功能先从5%开始观察效果正向的话逐步转全”定向投放目标人群所有人群公司员工灰度发布公司员工所有人群+ 一线城市用户目标人群45%转化率25%转化率50%用户访问A组50%用户访问B组AB测试目标人群指标假设实验行动找到提升点做

2、一个合理的猜想测试你的猜想决定下一步使用配置上线移动端支持实验缺乏严谨性每个产品线独立一套需要独立设计开发、维护支持少量规则周期长人力占用结果置信度低错误的决策缺乏灵活性资源浪费想法功能研发部署发布想法功能研发部署发布验证优化扩量关闭打开旧特性新特性Version X关闭打开旧特性新特性Version X功能开关实验实现北京市苹果手机20-50岁男性早晚高峰3.1-3.20开关状态非国贸地区20%人群实验服务日志计算展现SDKLOGBusiness完整过程系统组成Center-UIOpenAPIDashboardTagCenterLBSConfigCenterApolloServerAgent

3、MetricServerApolloAnalyzerPHPJAVAIOSAndroidLogLogLogCenterEco-sysBusinessServerMetricCenterLogCenter车标实验实验碰撞手机尾号奇数用户手机尾号偶数用户A实验A1A2B实验B1B2C实验C1C2用户看到A1+B1+C1A2+B2+C2(A1 + B1 + C1) (A2 + B2 + C2) 不等价 (A1 A2) & (B1 B2) & (C1 C2 )Backet RangeUDIDSaltSHA-1Hash Value (20 bytes)Backet Size N分桶策略幂等

4、保证进入某组的用户不会进入到其他组均匀化防止被灰的是相同的人群并行实验能够支持多组实验并行互斥实验能够支持多组实验互斥扩量糟糕的扩量更优的扩量日志规范与组件服务端普通日志服务端业务日志埋点日志App本地日志端日志服务日志数据支撑系统数据总线（采集/计算/存储）连接/清洗Schema管理数据应用系统行为分析业务BI决策支持排查与定位监控与分析事件池与指标池BU埋点事件池通用埋点自定义埋点指标池通用指标自定义指标事件指标复合指标? 消除重复埋点? 正确性? 埋点生命周期管理? 一致的指标定义? 全局共享? 提升效率? 减少重复计算实验的科学性? 新鲜期影响? 部分优化? 周期性影响? 指标的选择实验的统计意义? P-value & Power? Significance level & Bonfe

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