关键迭代：可信赖的线上对照实验_罗恩·科哈维（Ron Kohavi）著，韩玮，胡鹃娟，段玮韬，胡泽浩，廖一正 ... 译_9787111678809

本书基于近些年实验领域的研究成果和实践经验，对实验的方法和应用做了很好的全景式描述，是一本兼顾系统性的方法论和基于实战的经验法则的书籍。根据微软、亚马逊、谷歌和领英每年运行的两万多个对照实验，作者以示例和建议的方式向学生和业内人士分享了自己的实践经验，指出了需要避免的陷阱，并深入探讨了一些进阶专题，可以为希望改善自身及机构数据驱动决策方式的从业者提供参考。

全书分为五个部分：第I部分由四章组成。第1章概述运行线上对照实验的好处，并介绍实验相关术语。第2 章用一个例子剖析运行实验的全过程。第3 章描述常见的陷阱以及如何建立实验的可信赖度。第4 章概述如何搭建实验平台并规模化线上实验。第II部分的五章内容介绍实验的基础原理，比如机构指标。我们推荐所有人阅读这一部分，尤其是领导者和高管。第III部分的两章内容介绍线上对照实验的补充技法，可以帮助管理层、数据科学家、工程师、分析师、产品经理等进行资源和时间的投资。第IV部分专注于实验平台的搭建，面向工程师群体。最后，第V部分深入讨论进阶的实验分析专题，面向数据科学家。

如果我们有数据，那就看数据。

如果我们只有观点，那就按我的观点来。

——Jim Barksdale，网景前首席执行官

本书旨在分享多年来Ron在亚马逊和微软、Diane在谷歌以及Ya在微软和领英大规模运行线上对照实验积累的实践经验。虽然我们不是代表谷歌、领英或微软官方，而是以个人身份写作此书，但书中凝聚了我们工作多年积累的关键经验教训和遇到的常见陷阱，并提供了软件平台的搭建以及公司文化的培养方面的指导：如何利用线上对照实验建立数据驱动文化而不是依赖HiPPO（Highest Paid Person’s Opinion，最高薪者的意见）（R. Kohavi, HiPPO FAQ 2019）。我们相信书中的很多经验适用于各种线上环境，不论是大大小小的公司，还是具体到公司内部的团队或组织。书中强调了评估实验结果可信赖度的必要性。我们相信特威曼定律蕴含的怀疑论：任何看起来有趣或与众不同的数字通常都是错的。我们鼓励读者对实验结果，尤其是有突破性的正面结果做二次检查，以及做验证性测试。获得数据很简单，但获得你能信任的数据很难！

本书第一部分适合所有读者，由四章组成。第1章概述运行线上对照实验的好处，并介绍实验相关术语。第2章用一个例子剖析运行实验的全过程。第3章描述常见的陷阱以及如何建立实验的可信赖度。第4章概述如何搭建实验平台并规模化线上实验。

第二部分到第五部分针对一些特定的读者群体，当然也欢迎其他读者按需阅读。第二部分的五章内容介绍实验的基础原理，比如机构指标。我们推荐所有人阅读这一部分，尤其是领导者和高管。第三部分的两章内容介绍线上对照实验的补充技法，可以帮助管理层、数据科学家、工程师、分析师、产品经理等进行资源和时间的投资。第四部分专注于实验平台的搭建，面向工程师群体。最后，第五部分深入讨论进阶的实验分析专题，面向数据科学家。

本书的配套网站为https://experimentguide.com，它囊括了更多的材料和勘误，并提供了开放性讨论的空间。本书作者的所有收益将捐献给慈善机构。

作者简介：

罗恩·科哈维（Ron Kohavi）是爱彼迎的副总裁和技术院士，曾任微软的技术研究员和公司副总裁。在加入微软之前，他是亚马逊的数据挖掘和个性化推荐总监。他拥有斯坦福大学计算机科学博士学位，论文被引用超过40 000次，其中有3篇位列计算机科学领域引用最多的1 000篇论文榜。

黛安·唐（Diane Tang）是谷歌院士，大规模数据分析和基础设施、线上对照实验及广告系统方面的专家。她拥有哈佛大学的文学学士学位和斯坦福大学的硕士及博士学位，在移动网络、信息可视化、实验方法、数据基础设施、数据挖掘和大数据方面拥有专利和出版物。

许亚（Ya Xu）是领英数据科学与实验平台负责人，曾撰写了多篇关于实验的论文，并经常在顶级会议和大学演讲。她曾在微软工作，拥有斯坦福大学的统计学博士学位。

译者简介：

韩玮：爱彼迎数据科学资深专家，专注于搜索算法和实验领域，之前在沃尔玛实验室负责相关工作。她于宾夕法尼亚大学获得应用数学博士学位和统计学硕士学位，本科毕业于中国科学技术大学数学系。

胡鹃娟：现任爱彼迎数据科学家，拥有四年的A/B 实验分析经验。此前在领英任资深数据科学家。于加州大学戴维斯分校获得统计学硕士学位、香港中文大学获得金融硕士学位，本科毕业于中国科学技术大学00 班统计专业。

段玮韬：领英资深应用研究专家，现负责领英实验科学团队。他与许亚一起在实验领域紧密合作长达5 年之久，书中的很多材料和结论都提炼自他和许亚的工作经验。

胡泽浩：优步数据科学经理，优步人工智能和增长平台两个数据科学团队的负责人，拥有五年用数据及实验驱动产品开发的经验。于宾夕法尼亚大学获得经济学博士学位，本科毕业于香港大学经济系。

廖一正：爱彼迎资深数据科学家，负责爱彼迎中国区搜索引擎算法开发，领导着实验分析委员会。于斯坦福大学获得土木与环境工程博士学位，研究领域为应用机器学习和统计。

王璐：雪花（Snowflake）计算数据科学家，拥有将近七年的实验设计与分析、统计建模以及产品分析经验。曾任爱彼迎数据科学家以及吉利德科学生物统计师。于加州大学洛杉矶分校获得生物统计博士学位，本科毕业于浙江大学生物信息系。

赵振宇：腾讯数据科学总监。此前先后在雅虎和优步负责实验系统、因果推断、机器学习应用研究和平台建设，以及开源项目研发工作。于美国西北大学获得统计学博士学位，本科毕业于中国科学技术大学。

钟婧：苹果公司Siri 部门资深数据科学家，此前先后在微软必应部门及脸书公司从事机器学习建模和A/B 实验、用户和产品数据分析、产品战略分析等方向的研究工作。于密歇根大学获得博士学位，本科毕业于清华大学电子工程系。

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