Когда A/B-тестирование лжет: объяснение парадокса Симпсона скачать в хорошем качестве

Когда A/B-тестирование лжет: объяснение парадокса Симпсона

Если вы когда-либо доверяли A/B-тесту, дашборду или метрике модели, а затем понимали, что это привело вас к неверному решению, это видео для вас. Парадокс Симпсона — это не просто математическая загадка. Это один из самых опасных типов ошибок в науке о данных, аналитике и экспериментах, и он незаметно обходится командам в убытки — потери пользователей и подрыв доверия. В этом видео вы узнаете: 🎯 Почему агрегированные метрики могут вас обманывать — даже если они выглядят статистически обоснованными 🎯 Как «проигрышный» A/B-тест может на самом деле оказаться выигрышным 🎯 Точная причина, по которой дашборды, KPI и оценки машинного обучения дают сбои в реальных условиях 🎯 Как скрытые мешающие переменные искажают результаты, не вызывая никаких предупреждений 🎯 Почему ваша модель может выглядеть «лучше в целом», будучи хуже для каждого важного сегмента Вы также узнаете, как выявлять и предотвращать парадокс Симпсона в своей работе: 💡 Когда и как правильно сегментировать данные 💡 Как выявлять скрытые мешающие переменные на ранней стадии 💡 Методы визуализации, которые выявляют вводящие в заблуждение тенденции 💡 Почему корреляционного анализа недостаточно 💡 Как причинно-следственный анализ меняет мышление ведущих специалистов по анализу данных Большинство инструментов по умолчанию используют агрегированные представления. Отличные специалисты по анализу данных учатся целенаправленно бороться с этим искажением. Если вы работаете с A/B-тестированием, продуктовой аналитикой, моделями машинного обучения, панелями мониторинга и отчетами для руководства, сегментацией клиентов или показателями роста — это навык, который нельзя игнорировать. 🔔 Подпишитесь, чтобы получать подробные уроки по анализу данных, основанные на реальном опыте, которые помогут вам избежать дорогостоящих ошибок и принимать решения, которые вы сможете обосновать. ___________________________________ 📚 Ресурсы для повышения уровня вашей карьеры в области Data Science 👉 Присоединяйтесь к нашему каналу, чтобы получать честные советы по Data Science: https://bit.ly/2GsFxmA 👉 Плейлист с дополнительными вопросами и ответами для собеседований по Data Science: https://bit.ly/3jifw81 👉 Плейлист с советами по собеседованиям по Data Science: https://bit.ly/2G5hNoJ 👉 Плейлист с проектами по Data Science: https://bit.ly/StrataScratchProjectsY... 👉 Практикуйтесь на реальных вопросах для собеседований по Data Science: https://platform.stratascratch.com/co... ______________________________________________________________________ 📅 Таймлайн видео: 0:00 - Что такое Парадокс Симпсона? 0:30 - Пример из практики: Неудача A/B-тестирования 1:01 - Сегментация результатов по типу устройства 1:21 - Математика, лежащая в основе искаженных результатов 2:15 - Смешивающие и скрытые переменные 2:43 - Корреляция против причинно-следственного вывода 3:17 - Где скрывается парадокс в науке о данных 4:33 - Как распознать и избежать парадокса Симпсона 5:37 - Развитие вашего статистического мышления ______________________________________________________________________ О StrataScratch: StrataScratch (https://platform.stratascratch.com/co...) — это платформа, которая позволяет практиковаться в решении реальных вопросов для собеседований по науке о данных. Более 1000 вопросов для собеседований охватывают программирование (SQL и Python), статистику, теорию вероятности, понимание продукта и бизнес-кейсы. Если вы хотите больше попрактиковаться на реальных вопросах для собеседований по Data Science, посетите https://platform.stratascratch.com/co.... Все вопросы бесплатны, и вы даже можете выполнять код SQL и Python в IDE. Кроме того, если вы хотите ознакомиться с решениями других пользователей или команды StrataScratch, вы можете использовать промокод ss15 для получения 15% скидки на премиум-планы. ______________________________________________________________________ 📧 Свяжитесь с нами: Есть вопросы или отзывы? Оставьте их в комментариях или напишите нам по адресу team@stratascratch.com. _____________________________________________________________________ #DataScience #SimpsonsParadox #Statistics #abtesting #MachineLearning #AI #MLOps #DataEngineering #TechTrends2026 #DataScience #DataScienceInterview #DataAnalytics #sql #Python #DataScienceJobs #TechCareers #InterviewTips #CodingInterview #Memes #MachineLearningEngineer #CareerAdvice #DataScientists #TechInterviewPrep #Trending #Coding #ml #ai #pandas #abtesting