Когда A/B-тестов десятки, считать каждого пользователя слишком дорого

В новой статье на Хабре разбираемся, как перейти от пользовательских данных к агрегатам и не нарушить статистическую модель:

• зачем приводить ratio-метрики к линейному виду;
• как учитывать разный размер бакетов через взвешенную регрессию;
• где в этой схеме место CUPED.

Остаётся главный вопрос: как сократить объём данных и не потерять точность?

Рекомендуем прочитать всем, кто строит или поддерживает платформы A/B-тестирования, считает продуктовые метрики и ищет баланс между скоростью расчётов и надёжностью выводов.

🔗 ссылка на статью