Tinh thần khoa học và thí nghiệm A/B trên Internet

2019-08-18

Chúng ta hãy kể trước hai câu chuyện nhỏ thật đã xảy ra trong lịch sử.

Câu chuyện đầu tiên là về bệnh vàng da.

Bệnh vàng da là một căn bệnh truyền nhiễm nghiêm trọngkết quả bóng đá ngoại hạng anh, từng tấn công thành phố Philadelphia vào năm 1793. Khi đó, Philadelphia có một nhân vật nổi tiếng tên là Benjamin Rush [1]. Rush từng ký Tuyên ngôn Độc lập và là một trong những người sáng lập nên nước Mỹ. Ngoài ra, ông còn là một nhà giáo dục tài năng và bác sĩ phẫu thuật xuất sắc. Trong thời kỳ bùng phát dịch bệnh vàng da tại Philadelphia, Rush tin rằng liệu pháp chảy máu có thể chữa khỏi căn bệnh này. Vì vậy, ông đã sử dụng dao mổ hoặc phương pháp lấy máu bằng bọ nước để tiến hành liệu pháp cho bệnh nhân. Khi chính Rush mắc phải căn bệnh này, ông cũng áp dụng cùng một phương pháp để tự chữa trị cho mình.

Câu chuyện thứ hai là về bệ

Bệnh scorbut từng là mối đe dọa nghiêm trọng đối với sức khỏe con người trong lịch sửkết quả bóng đá ngoại hạng anh, đặc biệt phổ biến ở các thủy thủ trên những chuyến hành trình dài ra biển khơi. Đến thế kỷ 18, một vị thuyền trưởng người Anh nhận thấy rằng các thủy thủ phục vụ trên tàu chiến của một số quốc gia ven Địa Trung Hải không hề mắc bệnh này. Điều khiến ông chú ý là thực phẩm được cấp phát cho những thủy thủ này bao gồm các loại trái cây họ cam quýt. Với tò mò và quyết tâm tìm ra nguyên nhân, vị thuyền trưởng quyết định chia đội ngũ thủy thủ của mình thành hai nhóm ngẫu nhiên: một nhóm bổ sung nước ép chanh tây (limes) vào chế độ ăn hàng ngày, trong khi nhóm kia vẫn duy trì thực đơn cũ. Kết quả sau khi so sánh cho thấy rằng nhóm tiêu thụ chanh tây thường xuyên đã thực sự ngăn chặn được sự xuất hiện của scorbut. Về sau, việc ăn uống đều đặn các loại trái cây họ cam quýt trở thành một quy định bắt buộc đối với các thủy thủ Anh. Cách làm này dần lan rộng và cuối cùng dẫn đến việc xuất hiện từ mới "limeys" trong tiếng Anh Mỹ, dùng để chỉ bất kỳ người Anh nào. Từ này khi dịch sang tiếng Việt có nghĩa là "người Anh".

Bây giờ hãy so sánh xem hai câu chuyện này có gì khác biệt.

Trong câu chuyện đầu tiênkết quả bóng đá ngoại hạng anh, Benjamin Rush quả quyết rằng phương pháp chích máu của mình có thể chữa khỏi bệnh vàng da. Kỳ thực, ông cũng đã "trị" khỏi cho một số bệnh nhân. Tuy nhiên, cũng không ít người đã qua đời. Cách giải thích về điều này dần trở thành như sau: nếu bệnh nhân cải thiện, thì đó được xem là minh chứng rõ ràng cho hiệu quả của liệu pháp chích máu; còn nếu bệnh nhân chết, Rush sẽ biện minh rằng tình trạng bệnh quá nặng và không có phương thuốc nào có thể cứu chữa được nữa. Sau đó, một số nhà phê bình đã nhận định rằng chính phương pháp của ông thậm chí còn nguy hiểm hơn cả căn bệnh này. Nhiều người trong cộng đồng y học lúc bấy giờ cảm thấy vô cùng lo lắng trước sự tự tin thái quá của Rush. Họ đặt câu hỏi liệu có nên tiếp tục áp dụng phương pháp chưa được kiểm chứng một cách mù quáng hay không. Dù vậy, Rush vẫn kiên định với niềm tin của mình, cho rằng thời gian sẽ chứng minh tất cả. Nhưng những gì xảy ra tiếp theo lại là một bài học đắt giá mà ngành y học phải đối mặt trong suốt nhiều thập kỷ sau đó.

Trong câu chuyện thứ hailive casino, thuyền trưởng chia đội ngũ thủy thủ thành hai nhóm và tiến hành Thí nghiệm đối chứng. Thí nghiệm kiểm soát hiện đại đã chứng minh rằng kết luận mà vị thuyền trưởng rút ra từ các thí nghiệm đối chiếu là hoàn toàn chính xác. Nguyên nhân gây bệnh scorbut (còn gọi là bệnh thiếu máu do thiếu vitamin C) là do cơ thể không nhận đủ lượng vitamin C cần thiếtkết quả bóng đá ngoại hạng anh, trong khi các loại trái cây họ cam quýt lại chứa một hàm lượng lớn vitamin C giúp ngăn ngừa căn bệnh này. Điều này không chỉ góp phần cứu sống nhiều thủy thủ trên các chuyến hành trình dài mà còn mở ra hướng nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực dinh dưỡng học.

Trong cả hai câu chuyện nàyxóc đĩa, các bên liên quan đều cố gắng tìm kiếm mối quan hệ Nhân quả. thử nghiệm đối chứng

Khi tiếp tục đặt câu hỏi vì sao việc sử dụng thí nghiệm đối chứng có thể giúp chúng ta tìm ra mối quan hệ nhân quả đích thựcxóc đĩa, về cơ bản đó là một vấn đề triết học, liên quan đến bản chất cốt lõi khiến "khoa học" trở thành khoa học. Trước tiên, chúng ta hãy cùng đi sâu vào thảo luận xem gì mới thật sự gọi là mối quan hệ nhân quả và những yếu tố triết học mà vấn đề này chạm đến; sau đó, quay trở lại với thực tế, cùng nhau phân tích các kỹ thuật khác nhau trong việc tiến hành thí nghiệm đối chứng trong lĩnh vực kinh doanh trê Triết lý đằng sau việc sử dụng thí nghiệm đối chứng nằm ở chỗ nó cho phép loại trừ những yếu tố nhiễu loạn không mong muốn, giúp ta tách biệt được tác động riêng lẻ của biến số mà mình đang nghiên cứu. Điều này đặc biệt quan trọng khi nói đến việc xác định mối quan hệ nhân quả trong các tình huống phức tạp, nơi mà mọi yếu tố dường như đều có sự tương tác lẫn nhau. Chính nhờ khả năng kiểm soát và so sánh này mà khoa học trở nên đáng tin cậy hơn bao giờ hết. Trong môi trường kinh doanh trực tuyến, việc thiết kế thí nghiệm đối chứng đòi hỏi nhiều kỹ năng và chiến lược. Đầu tiên, bạn cần xác định rõ mục tiêu cụ thể của mình, chẳng hạn như cải thiện tỷ lệ chuyển đổi hoặc tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Tiếp theo, bạn phải đảm bảo rằng mẫu thử nghiệm của mình đủ đại diện cho toàn bộ đối tượng mục tiêu, đồng thời duy trì tính ngẫu nhiên để tránh bất kỳ sự thiên vị nào. Cuối cùng, việc phân tích dữ liệu thu thập được cũng là một bước quan trọng, đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về thống kê và cách áp dụng chúng vào thực tiễn. Vì vậy, dù bạn đang ở giai đoạn nào trong quá trình khám phá mối quan hệ nhân quả, từ việc đặt câu hỏi ban đầu cho đến việc triển khai thí nghiệm, cả hai khía cạnh - lý thuyết và thực hành - đều cần được cân nhắc kỹ lưỡng. Và điều này không chỉ giúp bạn hiểu rõ hơn về thế giới xung quanh mà còn mang lại lợi ích thiết thực cho công việc kinh doanh của mình.

Bẫy quy luật nhân quả.

Mỗi khi chúng ta đưa ra một kết luận về tính nhân quảkết quả bóng đá ngoại hạng anh, chúng ta nên hết sức thận trọng. Ví dụ, khi nhìn thấy quả táo rơi xuống đất, làm sao chúng ta có thể chắc chắn rằng lực hấp dẫn là nguyên nhân duy nhất khiến điều đó xảy ra? Có phải không có lý do nào khác có thể giải thích hiện tượng này? Hãy nghĩ xem, còn rất nhiều yếu tố khác mà chúng ta cần cân nhắc: thời tiết chẳng hạn, vị trí địa lý, giống táo, và nhiều thứ khác nữa. Tại sao chúng lại không thể là những "nguyên nhân" cho việc táo rơi xuống đất? Tại sao chúng ta không thể kết luận rằng vì hôm nay trời nắng, táo rơi xuống đất, còn ngày mai trời mưa, táo sẽ tự bay lên trời? Hay tại sao chúng ta không thể nói rằng vì táo này được trồng ở Hà Bắc, nó mới rơi xuống đất, còn đối với táo trồng ở Hồ Nam, có lẽ chuyện đó sẽ không xảy ra? Thực tế, cuộc sống luôn phức tạp hơn những gì mắt thường có thể quan sát. Một sự kiện đơn giản như táo rơi xuống đất có thể ẩn chứa hàng loạt các yếu tố liên quan. Nếu chỉ nhìn vào bề nổi, chúng ta dễ dàng bị cuốn theo những giả định sai lầm. Điều quan trọng là chúng ta cần luôn mở rộng tầm nhìn, đặt câu hỏi và tìm hiểu sâu hơn để hiểu rõ bản chất của vấn đề. Chỉ khi đó, chúng ta mới có thể đưa ra những kết luận đúng đắn và đáng tin cậy.

Bạn chắc chắn sẽ nói rằng cách nghĩ này thật vô lý. Và đúng vậyxóc đĩa, nó thực sự rất vô lý. Nhưng điều đó chỉ xảy ra vì giờ đây chúng ta đã hiểu rõ nguyên nhân tại sao táo rơi từ cây xuống đất rồi, và chúng ta tin sâu sắc vào giải thích của khoa học về lực hấp dẫn vạn vật, nên mới cho rằng những ý tưởng như thế là điên rồ. Hãy thử tưởng tượng xem, trước khi khái niệm lực hấp dẫn được khám phá, chẳng phải việc nghĩ đến yếu tố "thời tiết" hay "vị trí địa lý" lại là những suy đoán tự nhiên hơn sao? Có lẽ khi đó, những điều đó dường như hợp lý hơn nhiều so với việc chấp nhận một quy luật hoàn toàn mới mẻ và trừu tượng như lực hấp dẫn.

Ví dụ về quả táo rơi từ trên cây cho thấy việc tìm ra mối liên hệ nhân quả thực sự không hề đơn giản. Trước thời Newtonkết quả bóng đá ngoại hạng anh, con người đã quan sát hiện tượng quả táo rơi – một điều quá đỗi quen thuộc – trong hàng trăm thậm chí hàng nghìn năm mà vẫn chưa thể xác định được nguyên nhân thật sự đứng sau hiện tượng ấy. Nếu nhầm lẫn giữa nguyên nhân và kết quả, chúng ta có thể đưa ra những kết luận hoàn toàn vô lý và phi lý. Chính vì thế, việc cẩn trọng và sáng suốt khi phân tích các mối liên hệ này là điều vô cùng cần thiết.

Ông ấy đã đưa triết học kinh nghiệm của Locke và Berkeley phát triển đến kết cục logic cuối cùnglive casino, và nhờ làm cho nó trở nên nhất quán, nó trở thành thứ khó tin hơn bao giờ hết.

giả thuyết chủ trang trại

Mỗi sáng thứ Sáu tuần lễ trước Lễ Tạ Ơnxóc đĩa, thức ăn sẽ xuất hiện đúng 11 giờ.

Con gà tây tội nghiệp này đã nghĩ rằng mình khám phá ra một "luật nhân quả": cứ đến mười một giờ sáng (là nguyên nhân)xóc đĩa, thì thức ăn sẽ xuất hiện (là kết quả). Nhưng cuối cùng, sự thật cho thấy rằng thời điểm mười một giờ sáng và việc thức ăn xuất hiện không hề có mối liên hệ nhân quả tất yếu nào. Chúng chỉ xảy ra cùng nhau trong suốt một năm qua như một sự trùng hợp ngẫu nhiên (và điều đó đã thay đổi vào ngày Lễ Tạ Ơn). Câu chuyện này mang một chút ý nghĩa bí ẩn, nó ám chỉ rằng những quy luật nhân quả mà chúng ta con người nhận thấy có thể chỉ là do một nền văn minh cao cấp hơn hoặc một sức mạnh bí ẩn nào đó tùy ý thiết lập. Một điều thú vị khác là con gà tây này, với bản năng đơn thuần của mình, có lẽ cũng không ngờ rằng chính nó đang trở thành tâm điểm của một sự sắp đặt lớn hơn – một bữa tiệc lớn được tổ chức để tưởng nhớ mùa thu hoạch phong phú. Có lẽ nó là một phần của chuỗi sự kiện lớn hơn mà nó không bao giờ hiểu rõ.

Chúng ta sớm nhận ra rằng nếu không thừa nhận sự tồn tại của quy luật nhân quả trong thế giới nàykết quả bóng đá ngoại hạng anh, cách tiếp cận vấn đề theo hướng như vậy sẽ khiến khoa học không thể tiếp tục. Để nghiên cứu khoa học có thể tiến hành, chúng ta cần công nhận rằng quy luật nhân quả là phổ quát, vì hầu hết các định luật khoa học đều là sự tóm tắt về những quy tắc nhân quả. Lý do chúng ta nên thừa nhận và tôn trọng khoa học là vì nó "có ích", đã tác động sâu sắc đến cuộc sống con người trong vài trăm năm qua. Chúng ta phải chuyển sang quan điểm thực dụng, nếu không sẽ rơi vào những tranh luận vô nghĩa và hão huyền. Tóm lại, chúng ta nên từ bỏ quan điểm cực đoan của Hume và tin tưởng vào sự tồn tại của quy luật nhân quả.

thử nghiệm đối chiếu

Đối chiếu thí nghiệm là gì? Nói một cách đơn giảnkết quả bóng đá ngoại hạng anh, đối chiếu thí nghiệm là việc ngẫu nhiên chia các đối tượng hoặc nhóm người tham gia thành hai nhóm: một nhóm được thử nghiệm (experimental group) và một nhóm làm chứng (control group). Đối với nhóm được thử nghiệm, một yếu tố kiểm soát nào đó sẽ được can thiệp hoặc thay đổi theo ý muốn của nhà nghiên cứu. Còn nhóm làm chứng chỉ đóng vai trò để so sánh mà không có sự thay đổi nào về điều kiện ban đầu. Lấy ví dụ về câu chuyện bệnh scorbut (bệnh hoại huyết) mà chúng ta vừa đề cập ở phần mở đầu: vị thuyền trưởng người Anh đã thực hiện chính xác một thí nghiệm đối chiếu như vậy. Ông ngẫu nhiên chia các thủy thủ trên tàu thành hai nhóm: nhóm một tiếp tục chế độ ăn uống bình thường nhưng thêm vào đó là nước ép cam quýt; còn nhóm kia vẫn giữ nguyên thực đơn như trước. Kết quả cuối cùng cho thấy tỷ lệ mắc bệnh scorbut trong nhóm có sử dụng cam quýt giảm đáng kể. Từ đó, có thể kết luận rằng nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt giữa hai nhóm chính là yếu tố cam quýt. Vì vậy, vị thuyền trưởng rút ra nhận định rằng nước ép cam quýt có khả năng ngăn ngừa hiệu quả căn bệnh này. Qua thí nghiệm này, chúng ta thấy rõ vai trò quan trọng của đối chiếu thí nghiệm trong việc xác định mối liên hệ nhân - quả giữa các biến số. Điều này giúp các nhà khoa học đưa ra những quyết định dựa trên bằng chứng khoa học đáng tin cậy.

Hãy xem xét thêm một ví dụ về thí nghiệm đối chứng.

Những gì các nhà triết học đã làm

sở thích tham gia tiệc tùng

Trong thống kêxóc đĩa, có một kết luận nổi tiếng rằng mối liên quan không đồng nghĩa với nguyên nhân. Khi thực hiện phân tích dữ liệu, chúng ta thường dễ dàng nhận thấy mối liên hệ giữa hai biến số, ví dụ như biến này tăng khi biến kia tăng hoặc biến này giảm khi biến kia tăng. Tuy nhiên, việc cho rằng hai biến số có mối liên hệ thì chắc chắn có mối quan hệ nhân quả là điều không nên vội vàng kết luận. Có rất nhiều trường hợp mà hai yếu tố có thể cùng thay đổi theo thời gian mà không thực sự có bất kỳ sự ảnh hưởng nào lên nhau. Ví dụ, có thể chỉ là do sự trùng hợp ngẫu nhiên hoặc cả hai đều chịu tác động từ một yếu tố thứ ba không được nhận ra. Chính vì vậy, khi đối mặt với dữ liệu, điều quan trọng là phải cẩn thận và cân nhắc thêm các yếu tố khác trước khi đưa ra bất kỳ kết luận nào về mối quan hệ giữa các biến. Việc tìm hiểu sâu hơn về ngữ cảnh và kiểm tra thêm các bằng chứng sẽ giúp đảm bảo rằng kết luận của bạn là chính xác và đáng tin cậy.

bất thường trong lựa chọn

Rất nhiều điều đã được nói lênxóc đĩa, nhưng tất cả đều hướng đến một lời cảnh tỉnh cho chính chúng ta: khi tiến hành thiết kế các thí nghiệm để khám phá hoặc kiểm chứng quy luật nhân quả, cần phải hết sức cẩn trọng. Dù là những bẫy liên quan và sai lệch lựa chọn thường gặp trong chính các thí nghiệm khoa học, hay những thách thức mang tính triết học sâu sắc đối với bản chất của quy luật nhân quả, tất cả đều cho thấy việc phân tích mối quan hệ nhân quả giữa các sự vật là một vấn đề đầy phức tạp. Và chính nhờ sự "cẩn trọng" này mà khoa học đã tỏa sáng rực rỡ trong quá trình phát triển lịch sử hiện đại. Khoa học không chỉ là sự tìm kiếm chân lý mà còn là hành trình không ngừng tự kiểm nghiệm bản thân, từ đó ngày càng trở nên vững chắc và đáng tin cậy hơn.

Thí nghiệm A/B trong lĩnh vự

Các sản phẩm trên nền tảng internet thường phát triển dần dần qua từng phiên bảnlive casino, thay đổi từ từ theo thời gian. Thông thường, người dùng có rất nhiều lựa chọn khác nhau. Điều này dẫn đến một câu hỏi quan trọng: Ở mỗi bước tiến, sản phẩm nên đi theo hướng nào để tối ưu hóa hiệu quả phát triể Trong quá trình phát triển và vận hành các dịch vụ trực tuyến, chúng ta luôn phải đối mặt với những vấn đề như vậy và đưa ra quyết định phù hợp. Chẳng hạn, khi tiến hành cải tiến giao diện trang chủ của sản phẩm, có thể xuất hiện nhiều phương án khác nhau. Vậy làm thế nào để chọn được phương án tối ưu nhất? Hay ví dụ như khi nâng cấp thuật toán gợi ý, liệu có chắc chắn rằng điều này sẽ cải thiện chỉ số dữ liệu? Hay trong quá trình thương mại hóa, muốn đặt quảng cáo vào sản phẩm, cách nào vừa mang lại lợi nhuận cao mà không ảnh hưởng nhiều đến trải nghiệm người dùng? Để trả lời những câu hỏi này, chúng ta cần phân tích kỹ lưỡng từng khía cạnh, cân nhắc giữa lợi ích kinh tế và sự hài lòng của khách hàng. Mỗi quyết định đều đòi hỏi sự sáng tạo và chiến lược rõ ràng để đảm bảo sản phẩm không chỉ đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của người dùng mà còn thúc đẩy sự phát triển bền vững cho doanh nghiệp.

Những điều này về bản chất cũng là việc tìm kiếm mối liên hệ nhân quả giữa các sự kiện. Khi chúng ta ra mắt một tính năng mới cho sản phẩm hoặc thực hiện cải tiến nào đókết quả bóng đá ngoại hạng anh, đó chính là "nhân"; sau đó, chúng ta nhận thấy sự thay đổi trong các chỉ số dữ liệu, chẳng hạn như tỷ lệ người dùng ở lại hoặc mức độ hoạt động tăng lên, đây chính là "quả". Theo những gì đã thảo luận ở phần trước, chúng ta đã hiểu rằng việc phân tích mối liên hệ nhân quả cần phải hết sức cẩn trọng, nếu không sẽ rất dễ mắc vào bẫy suy nghĩ. Thông thường, sản phẩm luôn đang trong quá trình cập nhật và khi chúng ta thực hiện một thay đổi nhất định, nhiều yếu tố khác cũng đang diễn ra song song (ví dụ như đội ngũ khác cũng đã chỉnh sửa sản phẩm), môi trường xung quanh cũng không đứng yên (như ảnh hưởng từ kỳ nghỉ lễ hay các sự kiện nổi bật). Chính vì vậy, thật khó để xác định chính xác nguyên nhân đằng sau sự thay đổi của các chỉ số dữ liệu đến từ những yếu tố nào. Chưa kể, đôi khi có những tác động tiềm ẩn mà chúng ta không thể nhận ra ngay lập tức. Một thay đổi nhỏ có thể dẫn đến hiệu ứng domino, gây ra hàng loạt phản ứng khác nhau trong hệ thống. Điều này đòi hỏi chúng ta không chỉ phải quan sát kỹ lưỡng mà còn cần phải có phương pháp tiếp cận khoa học, kết hợp cả logic và trực giác để đưa ra những phán đoán chính xác hơn.

Bạn nhìn xemxóc đĩa, trong khoảng thời gian trước đây, tỷ lệ giữ chân người dùng ở mức này, nhưng từ một ngày cụ thể nào đó, chúng tôi đã tiến hành một thử nghiệm (cập nhật thay đổi sản phẩm hoặc điều chỉnh chiến lược vận hành), và kết quả là tỷ lệ này đã tăng lên 1%.

Giống như các thí nghiệm khoa họckết quả bóng đá ngoại hạng anh, chúng ta cũng có thể áp dụng các thí nghiệm đối chứng chặt chẽ trong lĩnh vự Trong lĩnh vực phát triển phần mềm, phương pháp này thường được gọi là thí nghiệm A/B. Trên thực tế, tùy thuộc vào hoàn cảnh cụ thể, nó còn có thể mang nhiều tên khác nhau với số lượng ít nhất là hơn một tá. Dưới đây là danh sách các tên gọi đó: 1. Thí nghiệm phân tách (Split Testing) 2. Thí nghiệm so sánh (Comparison Experiment) 3. Thí nghiệm chọn mẫu (Sample Selection Experiment) 4. Thí nghiệm tối ưu hóa (Optimization Test) 5. Thí nghiệm kiểm định (Validation Experiment) 6. Thí nghiệm cải tiến (Enhancement Experiment) Mỗi tên gọi đều phản ánh một khía cạnh cụ thể của quy trình thí nghiệm, và mỗi ngành công nghiệp có xu hướng sử dụng tên gọi phù hợp với ngữ cảnh riêng của mình.

• Thí nghiệm có kiểm soát (thí nghiệm đối chứng).
• Thí nghiệm ngẫu nhiên.
• Thí nghiệm A/B (A/B testlive casino, A/B experiment).
• Split tests
• Control/Treatment tests
• MultiVariable Tests (MVT)
• Parallel flights

Về thí nghiệm A/B trong kinh doanh internetlive casino, có hai bài báo đã phân tích chi tiết:

• Infrastructure cho Thí Nghiệm Giao Đan: Thí Nghiệm Nhiều Hơnxóc đĩa, Tốt Hơn, Nhanh Hơn
• Thí nghiệm có kiểm soát trên mạng: khảo sát và hướng dẫn thực tiễn

Bây giờ chúng ta sẽ lần lượt xem xét hai bài báo này đưa ra phương án thí nghiệm A/B như thế nào.

Giả sử rằng ban đầukết quả bóng đá ngoại hạng anh, toàn bộ hệ thống chỉ bao gồm hai "thí nghiệm" (một nhóm thí nghiệm và một nhóm đối chứng). Hãy lưu ý rằng chúng ta cần thống nhất thuật ngữ: dù là nhóm thí nghiệm hay nhóm đối chứng, chúng ta đều gọi đó là một "thí nghiệm". Mặc dù nhóm đối chứng chỉ được sử dụng để so sánh và người dùng thuộc nhóm này không hề nhìn thấy bất kỳ thay đổi nào trong sản phẩm hoặc chiến lược vận hành, nhưng chúng ta vẫn gọi đó là một "thí nghiệm". Điều này giúp đảm bảo sự đồng nhất trong cách diễn đạt và tránh gây nhầm lẫn khi thảo luận về các yếu tố khác nhau trong quy trình nghiên cứu.

Chúng tôi đã ngẫu nhiên chia 10% lưu lượng truy cập làm nhóm đối chứng và ngẫu nhiên chia thêm 10% lưu lượng truy cập làm nhóm thí nghiệm. Điều này đồng nghĩa với việc còn lại 80% lưu lượng truy cập không tham gia bất kỳ thí nghiệm nào. Từ góc độ người dùnglive casino, trong số 10% người dùng thuộc nhóm thí nghiệm, họ sẽ nhìn thấy các thay đổi đang diễn ra (sản phẩm hoặc chiến lược hoạt động), trong khi đó những người dùng thuộc nhóm đối chứng và những người dùng nằm trong phần lưu lượng trống (chiếm tổng cộng 90%) sẽ không nhận thấy bất kỳ sự thay đổi nào về sản phẩm hay chiến lược. Dưới đây là minh họa:  *(Lưu ý: Hình ảnh minh họa ở trên chỉ là ví dụ để giúp bạn hiểu rõ hơn về cách phân chia này.)*

Trong hầu hết các trường hợplive casino, chúng ta cần đảm bảo sự nhất quán trong trải nghiệm người dùng. Điều này có nghĩa là khi một người dùng được phân vào nhóm thử nghiệm, tất cả yêu cầu tiếp theo mà họ gửi đi phải luôn thuộc về luồng dữ liệu của nhóm đó. Chúng ta cần một cơ chế duy trì phiên làm việc (session sticky), và có rất nhiều cách khác nhau để đạt được điều này. Nếu người dùng đã đăng nhập, chúng ta có thể sử dụng ID người dùng để thực hiện chia luồng, giống như sau: --- Để làm rõ hơn, khi một người dùng đã đăng nhập, việc dựa trên ID người dùng giúp hệ thống dễ dàng xác định và duy trì dòng chảy liên tục trong cùng một nhóm. Điều này không chỉ tăng cường độ tin cậy mà còn giúp tối ưu hóa hiệu suất xử lý yêu cầu. Một số phương án khác cũng có thể được cân nhắc, chẳng hạn như sử dụng cookie hoặc mã nhận dạng duy nhất gắn với phiên người dùng, từ đó đảm bảo rằng mọi hoạt động tiếp theo của người dùng đều nằm trong phạm vi kiểm soát mà chúng ta đã thiết lập.

								mod = ID người dùng % 1000.

Trong trường hợp người dùng chưa đăng nhậplive casino, giống như dịch vụ tìm kiếm của Google, bạn có thể chuyển đổi cookie thành một giá trị số học và thực hiện phép chia lấy dư, cụ thể như sau:

								
									mod = f(cookie) % 1000

								

Tất nhiên còn nhiều cách tính toán mod Phương án (điểm mấu chốt là đạt được hiệu quả ngẫu nhiên). Dù là cách tính mod nào ở trênkết quả bóng đá ngoại hạng anh, chúng ta chỉ cần mod Điều nàyxóc đĩa, giá trị đọc được [0, 99] Phân bổ yêu cầu giữa các nhóm thí nghiệmlive casino, mod Điều nàylive casino, giá trị đọc được [100, 199] Phân bổ yêu cầu giữa các nhóm đối chứnglive casino, để có được lưu lượng ngẫu nhiên 10%.

Giả sử hiện tại mọi người đã cảm nhận được lợi ích mà thí nghiệm A/B mang lạikết quả bóng đá ngoại hạng anh, cơ chế này dần trở nên phổ biến trong công ty. Ngày càng nhiều dự án bắt đầu áp dụng phương pháp A/B để tối ưu hóa hiệu quả. Vì vậy, chúng tôi quyết định tận dụng 80% lưu lượng rảnh rỗi để cũng tiến hành các thí nghiệm. Hình ảnh dưới đây thể hiện tình huống khi có cùng lúc 10 thí nghiệm (bao gồm 9 nhóm thí nghiệm và 1 nhóm đối chứng) đang diễn ra: Mỗi thí nghiệm đều có mục tiêu riêng biệt, từ cải thiện trải nghiệm người dùng đến tối ưu hó Việc triển khai đồng thời nhiều thí nghiệm không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn cho phép chúng tôi so sánh kết quả giữa các chiến lược khác nhau một cách toàn diện hơn. Điều này tạo ra một môi trường thử nghiệm năng động và sáng tạo trong tổ chức của mình.

Lúc nàylive casino, chúng ta nhận ra rằng tất cả lưu lượng đã được sử dụng hết. Mọi yêu cầu đều được phân phối cho một trong những thử nghiệm đang hoạt động. Giả sử lúc này chúng ta cần thêm một thử nghiệm thứ 11, nhưng bất ngờ phát hiện không còn lưu lượng nào khả dụng nữa. Điều đó đồng nghĩa với việc mọi nguồn lực đã đạt đến giới hạn tối đa, và việc mở rộng thêm sẽ trở nên phức tạp hơn rất nhiều.

Sau khi xây dựng xong hệ thống thử nghiệm A/Blive casino, tất nhiên chúng ta đều mong muốn phần lớn các phiên bản cập nhật sản phẩm đều được kiểm chứng qua dữ liệu từ thử nghiệm A/B trước khi được triển khai cho toàn bộ người dùng. Do đó, số lượng thử nghiệm mà hệ thống có thể cùng lúc xử lý sẽ quyết định tốc độ cải tiến và đổi mới của sản phẩm. Tuy nhiên, lưu lượng truy cập là tài nguyên quý giá, khi một số thử nghiệm chiếm hết lưu lượng, các thử nghiệm khác sẽ không thể chạy song song (hiện tượng này được gọi là "starvation"). Giải pháp đầu tiên mà mọi người thường nghĩ đến là giảm tỷ lệ lưu lượng dành cho mỗi thử nghiệm. Ví dụ, nếu chúng ta điều chỉnh mỗi nhóm trong 10 thử nghiệm chỉ sử dụng 5% lưu lượng, thì tổng cộng có thể chạy đồng thời tới 20 thử nghiệm. Nhưng lưu lượng mỗi nhóm không thể quá ít, vì nếu không, tính đại diện thống kê sẽ bị phá vỡ và không thu thập được kết quả dữ liệu đáng tin cậy. Ngoài ra, mỗi công ty có quy mô người dùng khác nhau, sản phẩm có nhiều người dùng hơn có thể chia thành nhiều nhóm hơn, trong khi sản phẩm có ít người dùng hơn thì số lượng nhóm có thể giảm. Điều này rõ ràng không phải là cách tối ưu mà chúng ta mong muốn. Chúng tôi nhận ra rằng cần có một chiến lược linh hoạt hơn để cân bằng giữa việc tối đa hóa số lượng thử nghiệm và đảm bảo chất lượng dữ liệu thu được. Một giải pháp có thể là phân bổ lưu lượng dựa trên mức độ quan trọng của thử nghiệm hoặc phân tích kỹ lưỡng nhu cầu cụ thể của từng sản phẩm. Với những thử nghiệm quan trọng, chúng ta có thể ưu tiên cấp phát nhiều lưu lượng hơn, trong khi đối với những thử nghiệm nhỏ hơn, chúng ta có thể giảm tỷ lệ lưu lượng nhưng vẫn đảm bảo đủ điều kiện thống kê. Đồng thời, việc theo dõi và điều chỉnh tự động dựa trên hiệu suất thực tế của từng thử nghiệm cũng là một hướng đi khả thi, giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và tăng cường hiệu quả của hệ thống nói chung.

không đủ lưu lượng

Để thực hiện việc tái sử dụng lưu lượngxóc đĩa, chúng tôi đã tiến hành phân tầng các thí nghiệm (layer), như hình bên dưới cho thấy tình trạng 14 thí nghiệm (bao gồm 12 nhóm thí nghiệm và 2 nhóm đối chứng) được tiến hành cùng lúc (được phân bố trên hai tầng):

Trong cấu hình thí nghiệm được trình bày ở hình trênkết quả bóng đá ngoại hạng anh, chúng tôi đã phân bổ 14 thí nghiệm vào hai tầng khác nhau (tầng A và tầng B). Điều này có nghĩa là cùng một yêu cầu có thể được gán đồng thời vào một thí nghiệm cụ thể trong tầng A và một thí nghiệm khác trong tầng B. Rõ ràng, việc phân phối các thí nghiệm giữa hai tầng không thể thực hiện tùy tiện mà phải tuân theo những mối liên hệ phụ thuộc. Hai thí nghiệm có mối quan hệ với nhau chắc chắn không thể được đặt ở hai tầng riêng biệt, bởi điều đó sẽ làm phá vỡ tính nhất quán của thí nghiệm và ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng.

Đối với hai thí nghiệm hoàn toàn độc lậpkết quả bóng đá ngoại hạng anh, chẳng hạn như những thay đổi đối với hai mô-đun sản phẩm không liên quan gì đến nhau, chúng ta có thể đặt chúng vào các lớp khác nhau. Khi đó, hai thí nghiệm đến từ các lớp khác nhau sẽ là hoàn toàn **không phụ thuộc** lẫn nhau. Điều này cho phép chúng ta kiểm soát tốt hơn quá trình thử nghiệm và phân tích kết quả mà không lo bị ảnh hưởng qua lại giữa các lớp, từ đó tối ưu hóa hiệu quả và độ chính xác của từng thí nghiệm riêng lẻ. Chính giao. "Chính giao" có nghĩa là gì? Từ này xuất phát từ toán họckết quả bóng đá ngoại hạng anh, chỉ hai vectơ nằm vuông góc với nhau, tức là chúng không ảnh hưởng trực tiếp đến nhau, hay nói cách khác, khi chiếu chúng lên hướng của nhau thì độ dài của vectơ đó bằng không. Ở đây, từ ngữ này được mở rộng để hiểu rằng hai thí nghiệm không làm ảnh hưởng lẫn nhau. Nhưng làm thế nào mà chúng không gây ảnh hưởng? Thực tế, điều này được quan sát ở mức độ thống kê tổng thể. Hãy lấy ví dụ từ hình ảnh phía trên: lưu lượng từ một thí nghiệm trong lớp Layer A sẽ được phân tán lại và ngẫu nhiên gán cho từng thí nghiệm trong lớp Layer B. Ví dụ, đối với một người dùng bất kỳ trong nhóm thí nghiệm số 10 của lớp Layer B, xác suất anh ta nhìn thấy bất kỳ thí nghiệm nào trong Layer A đều là 10%. Nói cách khác, các thí nghiệm trong Layer A không hoàn toàn không tác động đến Layer B, mà về mặt thống kê, tác động của mỗi thí nghiệm trong Layer A đối với từng thí nghiệm trong Layer B là như nhau, do đó nó không gây ra sự chênh lệch đáng kể. Kết quả là, các thí nghiệm trong Layer B vẫn có những đặc điểm thống kê tương đồng và có thể so sánh được.

Khi áp dụng khái niệm về lớp (layer) vào việc phân phối lưu lượngkết quả bóng đá ngoại hạng anh, làm thế nào để vừa duy trì được tính bảo toàn phiên (session persistence), vừa đảm bảo rằng tác động giữa các lớp là độc lập (orthogonal)? Cách tiếp cận vẫn không phải là duy nhất. Theo bài báo của Google, cách tính toán như sau: Trước tiên, cần hiểu rõ rằng mỗi lớp sẽ xử lý một phần công việc riêng biệt và có thể hoạt động độc lập với nhau. Để đạt được điều này, các thuật toán phân phối phải được thiết kế sao cho lưu lượng từ cùng một phiên luôn được gửi đến cùng một node cụ thể. Tuy nhiên, nếu chỉ tập trung vào việc duy trì phiên mà không cân nhắc đến sự tương tác giữa các lớp, có thể dẫn đến tình trạng chồng chéo hoặc xung đột dữ liệu. Google đã đề xuất một phương pháp tính toán dựa trên việc sử dụng hash function kết hợp với trọng số xác định mức độ ưu tiên cho từng lớp. Điều này giúp đảm bảo rằng lưu lượng được phân bổ một cách hợp lý mà không ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất tổng thể hệ thống. Đồng thời, bằng cách sử dụng một cơ chế kiểm soát thông minh, Google cũng đã tối ưu hóa cách mà lưu lượng di chuyển giữa các lớp để giảm thiểu bất kỳ sự can thiệp nào giữa chúng. Tóm lại, việc tìm ra giải pháp hoàn hảo đòi hỏi phải có sự cân bằng tinh tế giữa việc duy trì phiên ổn định và đảm bảo rằng các lớp không bị ảnh hưởng tiêu cực bởi nhau. Đây là một thách thức thú vị trong lĩnh vực mạng và hệ thống hiện đại. mod :

								mod = f(cookielive casino, layer) % 1000

Khi đưa số thứ tự của từng lớp vào quá trình tính toánkết quả bóng đá ngoại hạng anh, ta có thể dễ dàng nhận thấy rằng điều này đảm bảo các phiên giao tiếp bên trong cùng một lớp sẽ được duy trì liên tục. Nói cách khác, các yêu cầu với giá trị cookie giống nhau sẽ được phân bổ vào cùng một nhóm thử nghiệm hoặc nhóm đối chứng; trong khi đó, lưu lượng dữ liệu giữa các lớp khác nhau sẽ được ngẫu nhiên phân phối một cách hợp lý. Điều này không chỉ giúp tăng tính ổn định cho hệ thống mà còn đảm bảo tính công bằng trong việc phân phối thử nghiệm giữa các nhóm khác biệt.

Chúng ta đã đề cập trước đây rằngxóc đĩa, chỉ có những thí nghiệm không có mối liên hệ phụ thuộc mới có thể được đặt vào các lớp khác nhau. Tuy nhiên, trong thực tế, đôi khi các thí nghiệm lại có sự phụ thuộc lẫn nhau. Chẳng hạn, một thí nghiệm thay đổi màu nền của trang web, trong khi thí nghiệm khác chỉnh sửa màu chữ. Ít nhất, hai thiết lập màu sắc này không nên quá giống nhau, nếu không sẽ dẫn đến vấn đề về mặt hiển thị tổng thể của toàn bộ trang. Hay như ví dụ khác: một thí nghiệm thêm một tab vào trang chủ cấp cao nhất của ứng dụng, trong khi thí nghiệm thứ hai thay đổi một trang cấp hai. Và điểm vào của trang cấp hai này lại nằm trong tab mà thí nghiệm đầu tiên đã thêm vào. Điều đó có nghĩa là thí nghiệm thứ hai phụ thuộc vào thí nghiệm đầu tiên. Trong trường hợp này, để đảm bảo thí nghiệm diễn ra suôn sẻ, cần phải xem xét kỹ lưỡng chuỗi phụ thuộc và tìm cách quản lý chúng một cách hợp lý. Có thể điều chỉnh thứ tự triển khai hoặc thiết kế lại cấu trúc thí nghiệm để giảm thiểu tác động qua lại giữa các phần tử khác nhau. Điều quan trọng là luôn phải có cái nhìn toàn diện và linh hoạt trong việc xử lý các tình huống phức tạp như vậy.

Vậy thì lúc này chúng ta nên làm gì? Chúng ta cần sắp xếp các thí nghiệm có mối quan hệ phụ thuộc vào cùng một tầngxóc đĩa, như vậy chúng sẽ nhận được các luồng khác nhau (tức là không giao thoa), từ đó giảm thiểu tác động qua lại giữa chúng. Nếu cần thiết, có thể phải xem xét điều chỉnh lại toàn bộ thiết kế của thí nghiệm để đảm bảo tính chính xác và khách quan.

Trong các nghiên cứu của Googlekết quả bóng đá ngoại hạng anh, một thí nghiệm được xem như là việc thay đổi các thông số (parameter) trong hệ thống. Chẳng hạn, màu sắc chữ có thể được coi là một thông số, hoặc thậm chí việc bật/tắt một tính năng mới cũng được xem là một thông số. Khi khái niệm hóa theo cách này, toàn bộ hệ thống sẽ giống như một tập hợp các thông số có thể điều chỉnh (hay cấu hình). Mỗi thí nghiệm thì tương đương với việc thực hiện những thay đổi đối với một tập con của thông số này trên một phần lưu lượng sử dụng hệ thống. Còn mỗi lớp (layer) trong hệ thống sẽ phân chia toàn bộ tập hợp thông số thành nhiều nhóm con không trùng lặp, và mỗi nhóm con này sẽ liên kết với một lớp cụ thể. Điều đó có nghĩa là tất cả các thí nghiệm nằm trong cùng một lớp chỉ có thể thay đổi tập con thông số mà lớp đó quản lý. Từ góc nhìn này, việc tổ chức hệ thống không chỉ đơn giản là quản lý thông số mà còn tạo ra một cấu trúc logic chặt chẽ, cho phép kiểm soát từng phần của hệ thống một cách hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt hữu ích khi cần triển khai các bản cập nhật hoặc thử nghiệm mới mà không làm ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống, giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và giảm thiểu rủi ro lỗi.

nhóm đối chứng A

Thí nghiệm lồng ghép phân tầng.

Mô hình thử nghiệm phân tầng này có thể linh hoạt hơn nữa và hỗ trợ việc nhúng vào lẫn nhau. Ví dụkết quả bóng đá ngoại hạng anh, trong hệ thống, các tiểu hệ thống khác nhau ở phía trên và dưới thường sẽ thực hiện các thí nghiệm riêng của mình ở các lớp khác nhau mà không có sự phụ thuộc giữa chúng. Tuy nhiên, một ngày nào đó, chúng ta muốn tiến hành một thí nghiệm lớn hơn, đòi hỏi phải điều chỉnh các tham số từ nhiều tiểu hệ thống cùng lúc. Điều này tạo ra mâu thuẫn, vì tập hợp các tham số có thể điều chỉnh của từng tiểu hệ thống nằm ở các lớp khác nhau, và không có bất kỳ lớp nào phù hợp để đặt toàn bộ thí nghiệm này.

Lúc này phải làm sao? Bài báo của Google đã đề xuất Domain Khái niệm này. Hình dưới đây là một ví dụ:

Domain đại diện cho một phần lưu lượng đã được phân chiaxóc đĩa, trong đó có thể tiếp tục phân chia sâu hơn theo từng tầng. Ba khái niệm này - Domain (phân đoạn), Layer (tầng) và thí nghiệm (experiment) - dần dần hình thành mối quan hệ như sau: Một Domain có thể chứa nhiều Layer, một Layer có thể chứa nhiều thí nghiệm, và đồng thời một Layer cũng có thể chứa thêm các Domain khác. Do đó, Domain và Layer có thể tiếp tục được xếp chồng lên nhau theo nhiều cấp độ phức tạp hơn. Điều này tạo ra khả năng linh hoạt cao trong việc quản lý và điều chỉnh lưu lượng, giúp tối ưu hóa hiệu suất và đáp ứng yêu cầu cụ thể của từng phân khúc khách hàng.

Tổng kết lạilive casino, Domain và thí nghiệm, liên quan đến việc phân phối lưu lượng; Layer, liên quan đến việc phân chia tập tham số hệ thống.

thí nghiệm lớn hơn

Điều đáng chú ý trong hình trên là trong Layer B còn chứa một Domain 3 với tỷ lệ lưu lượng chiếm 40%. Domain 3 này có thể được phân chia thêm theo từng cấp độlive casino, giống như việc bạn đang tách nhỏ thêm các tập con của tham số tương ứng với Layer B. Điều này cho phép phân loại sâu hơn và quản lý chi tiết hơn các thành phần cấu trúc bên trong hệ thống.

Điều kiện và kích hoạt.

Có những thí nghiệm đặc biệtkết quả bóng đá ngoại hạng anh, theo yêu cầu của hoạt động kinh doanh, không thể được chia sẻ cho tất cả người dùng. Ví dụ, một dịch vụ quốc tế đa ngôn ngữ trên internet sẽ hiển thị nội dung trang khác nhau tùy thuộc vào thiết lập ngôn ngữ của người dùng. Nếu một thí nghiệm chỉ nhằm vào người dùng tiếng Nhật, thì một phần lưu lượng được phân chia ngẫu nhiên không thể được sử dụng toàn bộ cho thí nghiệm này, vì trong phần lưu lượng ngẫu nhiên đó cũng có các yêu cầu từ người dùng không phải tiếng Nhật. Vì vậy, cần có một điều kiện đặc biệt, được gọi là: condition xóc đĩa, dùng để lọc lưu lượng người dùng tiếng Nhật từ phần lưu lượng được phân chia ngẫu nhiên. Hình dưới đây minh họa một ví dụ:

Trong cấu hình thí nghiệm được minh họa ở hình trênxóc đĩa, bạn sẽ thấy rằng trong lớp B, lưu lượng mạng đã được chia ngẫu nhiên thành hai phần, mỗi phần chiếm 20%, một phần dành cho nhóm đối chứng và phần kia dành cho nhóm thí nghiệm. Tuy nhiên, trong mỗi nhánh 20% này, lưu lượng dữ liệu bằng tiếng Anh và tiếng Nhật đã được lọc ra thông qua hai điều kiện khác nhau. Sau đó, các thử nghiệm riêng biệt đã được thực hiện để đánh giá hành vi của người dùng tiếng Anh và người dùng tiếng Nhật (bao gồm cả các thử nghiệm đối chứng tương ứng cho từng nhóm).

nhóm thí nghiệm lưu lượng tiếng Nhật

Thông thườngkết quả bóng đá ngoại hạng anh, các thí nghiệm được thực hiện dành riêng cho một số người dùng nhất định có thể được xem là việc chia sẻ lưu lượng dựa trên một điều kiện cụ thể. Các điều kiện phổ biến bao gồm: khu vực địa lý, đối tượng người dùng, loại trình duyệt, phiên bản ứng dụng và nhiều yếu tố khác. Chỉ cần được tóm tắt một cách hợp lý, tất cả những điều kiện này đều có thể được tích hợp và hỗ trợ trong một hệ thống thí nghiệm A/B. Một thí nghiệm A/B không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi của người dùng mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa trải nghiệm sản phẩm. Điều này không chỉ giới hạn ở việc thay đổi giao diện hoặc tính năng, mà còn mở ra khả năng khám phá những khía cạnh sâu sắc hơn về nhu cầu và sở thích của người dùng từ nhiều góc độ khác nhau. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định chiến lược hiệu quả hơn và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

nhóm thí nghiệm tiếng Nhật Bias lựa chọn. Để so sánhkết quả bóng đá ngoại hạng anh, hãy quan sát phần lưu lượng rỗi 40% trong Layer B của hình ảnh phía trên. Vì không có điều kiện (condition) nào xuất hiện trong phần này, nên nó hoàn toàn có thể được phân bổ thêm cho các thí nghiệm khác hoặc cho các lĩnh vực (domains) khác đang cần nguồn lực. Điều này cho phép tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và tăng hiệu quả hoạt động tổng thể.

Bên cạnh cách tiếp cận sử dụng điều kiện "condition"kết quả bóng đá ngoại hạng anh, còn có một tình huống khác mà bạn cần phải lọc ra một phần lưu lượng từ một dòng lưu lượng ngẫu nhiên. Trong một bài báo của Google, có đề cập đến một ví dụ như sau: giả sử có một thí nghiệm nhằm kiểm tra xem khi nào một yêu cầu tìm kiếm nên trả về thông tin thời tiết. Trong trường hợp này, hệ thống thí nghiệm A/B không thể trực tiếp lọc ra những yêu cầu cần hiển thị thông tin thời tiết và phân phối chúng cho thí nghiệm, bởi vì việc quyết định có trả về thông tin thời tiết hay không hoàn toàn phụ thuộc vào logic bên trong chính thí nghiệm. Đây là một tiêu chí lọc rất động, do đó hệ thống thí nghiệm A/B chỉ có thể phân phối toàn bộ dòng lưu lượng ngẫu nhiên đã được chia nhỏ cho thí nghiệm, sau đó logic bên trong thí nghiệm sẽ tự quyết định liệu có nên "kích hoạt" việc trả về thông tin thời tiết hay không. Quá trình kích hoạt này được gọi là... trigger Trigger cần được quyết định một cách động dựa trên logic riêng của chính thí nghiệmxóc đĩa, do đó không thể sử dụng phương thức điều kiện (condition) để được hệ thống thí nghiệm A/B hỗ trợ thống nhất. Điều này cũng phản ánh sự phức tạp và tính linh hoạt cao trong việc thiết kế các kịch bản thí nghiệm, nơi mỗi thử nghiệm có thể yêu cầu những tiêu chí đánh giá khác biệt và không thể áp đặt một quy chuẩn chung cho tất cả.

nó nên được kích hoạt

Điều cần lưu ý cuối cùng là trong các ví dụ trênlive casino, chúng tôi đã sử dụng 10% hoặc 20% lưu lượng để tiến hành thí nghiệm, điều này chỉ nhằm mục đích minh họa dễ hiểu. Trong thực tế, một thí nghiệm có thể không cần đến tỷ lệ lưu lượng lớn như vậy; đôi khi chỉ cần 1% cũng đủ (tùy thuộc vào từng trường hợp cụ thể). Điều quan trọng là phải đánh giá kỹ lưỡng nhu cầu và phạm vi của từng thí nghiệm trước khi quyết định tỷ lệ phù hợp.

Kết luận.

Mục tiêu của việc khám phá thế giới bằng khoa học là để tìm ra các quy luật nhân quả trong sự phát triển và thay đổi của mọi thứ. Trong công việc hàng ngàyxóc đĩa, rõ ràng chúng ta cũng luôn mong muốn thực hiện mọi việc theo phương pháp khoa học. Tuy nhiên, khi tự cho rằng mình đang hành động theo "khoa học", đôi khi một chút sơ suất có thể khiến chúng ta sa vào những bẫy tư duy. Có rất nhiều người tin rằng chỉ cần tuân theo các quy trình khoa học, họ sẽ tránh được sai lầm, nhưng thực tế lại không đơn giản như vậy. Những bẫy tư duy này thường xuất hiện dưới dạng các giả định sai lệch hoặc cách tiếp cận không toàn diện, khiến cho kết quả thu được không phản ánh đúng hiện thực. Điều quan trọng là phải luôn tỉnh táo và tự kiểm tra lại suy nghĩ của mình, để đảm bảo rằng mình không bị cuốn theo những lối mòn tư duy đã trở nên quen thuộc nhưng không thực sự hiệu quả.

Những sai lầm thường mắc phải của chúng ta bao gồm:

• Nhầm lẫn giữa tương quan và nhân quả;
• Bias lựa chọn;

Sai lầm lớn nhất có lẽ là khinh thường logic và quy luật nhân quả. Việc không tuân theo logic hay coi nhẹ việc suy diễn mối quan hệ nhân quảlive casino, phân tích các hiện tượng một cách tùy tiện và hấp tấp, rồi đưa ra quyết định hoàn toàn dựa trên ý nghĩ cá nhân, chính là nguồn gốc của nhiều sai sót mang tính chiến lược. Đối với các công ty internet mà nói, khoa học đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc ra quyết định. Khoa học giúp họ hiểu rõ hơn về hành vi người dùng, xu hướng thị trường, và đặc biệt là khả năng tối ưu hóa các thuật toán để tạo ra trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng. Khi không áp dụng phương pháp luận khoa học, công ty dễ rơi vào tình trạng thiếu định hướng, dẫn đến thất bại trong dài hạn. Vì vậy, việc xây dựng một nền tảng tư duy logic và nhân quả vững chắc là điều cần thiết đối với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn tồn tại và phát triển trong thời đại số ngày nay. Thí nghiệm A/B Đưa cho chúng ta một khuôn mẫu hành độnglive casino, dẫn dắt chúng ta thực hiện dữ liệu hướng dẫn, từng bước nâng cao sản phẩm của mình.

Về thí nghiệm A/Bkết quả bóng đá ngoại hạng anh, vẫn còn rất nhiều chủ đề thú vị và quan trọng khác cần được. Chẳng hạn như việc phân tích so sánh kết quả thí nghiệm: Làm thế nào để xác định liệu dữ liệu từ một thí nghiệm mang lại hiệu quả tích cực hay tiêu cực, từ đó đưa ra quyết định liệu thí nghiệm đó có nên được triển khai rộng rãi hay nên bị hủy bỏ. Do tính ngẫu nhiên của số liệu thống kê, vấn đề này đôi khi không đơn giản như chúng ta tưởng tượng, và đòi hỏi áp dụng lý thuyết kiểm định giả thuyết từ thống kê học. Vì giới hạn về mặt độ dài, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu sâu hơn về vấn đề này trong những lần sau.

Giữ cân bằng giữa kỹ thuật và kinh doanh

Phân tích chi tiết phân tán: Nhất quán nhân quả và không gian-thời gian tương đối

• [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Benjamin_Rush
• [2] https://en.wikipedia.org/wiki/Limey

Các bài viết được chọn lọc khác ：

• Nhìn thế giới qua góc nhìn thống kê: Bắt đầu từ việc không tìm thấy thứ gì đó
• Thảo luận về kinh doanh và nền tảng
• Đọc thêm về hệ thống phân tán, vấn đề tướng quân Ba Tư và blockchain
• Thế giới ở ngoài ánh sáng năm ánh sáng
• Đường chính thống và con đường tự phát trong kỹ thuật
• Cuộc phiêu lưu của ba byte
• Nguyên tắc năm so với một khi làm kỹ thuật
• Ba cấp độ của kiến thức