我在字节做了哪些事

你们好，我是宝器！

加入字节之后工作确实忙了很多，一直没得空写文章和总结，绝大多数的时间都在学习工作所需的输入和输出。

在字节这边，我第一双月OKR写了三个O，其中一个O是完善现在某业务线下的AB实验，从数据角度分析策略效果，建设合理准确的AB实验指标体系。

这么写好像看着很明了简洁，但真正的AB实验分析工作中不是简单写句话就OK了，尤其是当遇到一些异常的Case，做为AB实验这一块的负责人，承担的是兜底角色，所以当出现问题，是要Review这个O下面整个小team的工作。

这一切都是为了保障准确的分析策略效果，输出分析报告，而这份报告准确性，是会真实影响到策略能否下发给线上用户，从而决定能否提高用户体验。

也有很多朋友问我关于这一块的相关问题，比如某个时间点出现正向效果如何验证是不是策略带来的影响？如何很通俗的了解和深入AB实验。我之前推荐大家看了本书，这本书中对AB实验这一块讲的很细。

写到这兄弟萌会不会以为我是要卖书，当然不是。相反，我想说的是，书大部分是理论性的内容，实际上看完也不会让小白或者没有做过AB实验的分析师真正通俗易懂的了解AB实验。（别问，问就是我以前也觉得这个不就是看看书就懂了）

真正较为熟悉某个领域的知识是在脑子里可以快速的用思维导图建立工作和理论所对应的体系，而要做到这一点，是要长期实际工作锻炼和踩坑，不然强行靠记忆带来的知识很容易被遗忘。

写这篇文章的时候，我把AB实验这一块实际工作中的核心内容梳理了一番，都是按工作倒推理论来建立知识架构的。

而在这之前，关于AB实验这一块我写的文章是：AB test  | 数据分析师面试必知 ！，很明显这一篇更加的理论。

比如在那篇文章中写到AB实验的背景和目的是：

A / B测试（也称为分割测试或桶测试）是一种将网页或应用程序的两个版本相互比较以确定哪个版本的性能更好的方法。AB测试本质上是一个实验，其中页面的两个或多个变体随机显示给用户，统计分析确定哪个变体对于给定的转换目标（指标如CTR）效果更好。

现在对于别人问为什么要开AB实验这类型的提问，我会这么说。

点开放大看更清晰

写这张思维导没有说去引用某本书，某个blog，只是对最近的一部分工作做了一个总结。

嗯，可以很自信的说，全网独一，首发于公众号，而同事也一直问什么时间对内做个分享都还没来得及做，看到这兄弟萌来个三连不过分趴～

相信光看这张图大家还是会有疑问，对于完全不了解AB实验的小伙伴更是约等于啥都没写。

但宝器这边重点想表达的是可以按这个架构去填充上这一块的知识盲区，然后可以输出属于自己的那份全网独一的思维导图。

上面乱七八糟写的有点啰嗦，除了那张图应该来说废话不少，懂的可能知道是很优质的分享。

那最后，继续安排一波福利，赠送 5本《Python网络爬虫框架Scrapy 从入门到精通》。

参与规则的话：一键三连的同学中抽5本（分享、在看、点赞其一都行）。

题外话：准备重新建个交流群，有兴趣入群的兄弟可以微信私信我，近期也会在这个群做一次关于上面那张思维图内容的细节分享。前100位小伙伴我会一个个筛选，没有后100个。

宝器，2021年6月5日于北京。

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