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

2019-08-18

Chúng ta hãy kể trước hai câu chuyện nhỏ thực tế từng xảy ra trong lịch sử.

Câu chuyện đầu tiên là về bệnh vàng da.

Viêm vàng là một căn bệnh truyền nhiễm nguy hiểm đã bùng phát ở Philadelphia vào năm 1793. Khi đó99WIN, Philadelphia có một nhân vật nổi tiếng tên là Benjamin Rush [1]. Rush từng ký bản Tuyên ngôn Độc lập và là một trong những người sáng lập nước Mỹ. Đồng thời, ông còn là một nhà giáo dục lỗi lạc và bác sĩ phẫu thuật tài năng. Trong đợt bùng phát viêm vàng ở Philadelphia, Rush tin rằng việc rút máu có thể chữa khỏi căn bệnh này. Vì vậy, ông áp dụng phương pháp rạch da hoặc dùng dòi nước leech để lấy máu từ các bệnh nhân. Khi chính Rush mắc phải căn bệnh này, ông cũng tự áp dụng cùng một phương pháp điều trị cho mình. Tuy nhiên, việc sử dụng phương pháp rút máu không mang lại hiệu quả như mong đợi, và nhiều người đã thiệt mạng trong đại dịch này. Dù vậy, hành động dũng cảm của Rush vẫn được ghi nhận, không chỉ vì lòng quyết tâm mà còn vì tinh thần hy sinh cao cả khi ông sẵn sàng đối mặt với nguy hiểm để tìm cách cứu chữa cho cộng đồng. Điều này đã làm nổi bật vai trò quan trọng của ông trong lịch sử y học và xã hội Mỹ thời bấy giờ.

Câu chuyện thứ hai là về bệ

Bệnh scorbut từng là mối đe dọa nghiêm trọng đến sức khỏe con người trong lịch sửtỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, đặc biệt phổ biến ở các thủy thủ trên những chuyến hành trình biển xa. Đến thế kỷ 18, một 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. Ông nhận ra rằng thực đơn của họ bao gồm các loại trái cây họ cam quýt. Curious về điều này, thuyền trưởng quyết định chia nhóm thủy thủ của mình thành hai phần ngẫu nhiên: một nhóm được bổ sung nước ép chanh tây vào bữa ăn hàng ngày, trong khi nhóm còn lại vẫn giữ nguyên chế độ ăn cũ. Kết quả cho thấy, nhóm thường xuyên tiêu thụ chanh tây thật sự đã tránh được bệ Sau đó, việc ăn uống đều đặn các loại trái cây họ cam quýt trở thành một quy định bắt buộc đối với thủy thủ Anh. Phương pháp này dần trở nên phổ biến và thậm chí tạo ra một từ mới trong tiếng Anh Mỹ – "limeys", ám chỉ bất kỳ người Anh nào. Từ này trong tiếng Việt được gọi là "người Anh".

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

Trong câu chuyện đầu tiêntỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, Benjamin Rush tin chắc rằng phương pháp chữa bệnh bằng việc lấy máu của mình có thể trị được dịch bệnh vàng da. Thực tế, ông đã "giúp" một số bệnh nhân bình phục. Tất nhiên, cũng không ít người đã qua đời. Lời giải thích cho điều này dần trở thành như sau: nếu bệnh nhân cải thiện, thì đó được xem là minh chứng cho hiệu quả của phương pháp lấy máu; còn nếu bệnh nhân chết, Rush lại biện minh rằng bệnh tình quá nặng và chẳng có cách nào cứu chữa được nữa. Sau đó, một số nhà phê bình đã chỉ ra rằng phương pháp của ông thậm chí còn nguy hiểm hơn cả căn bệnh đó. Họ nhấn mạnh rằng, thay vì giúp người bệnh, cách làm của Rush đôi khi lại đẩy họ vào tình trạng tồi tệ hơn, khiến cơ thể mất đi sức đề kháng tự nhiên mà không hề có sự cải thiện rõ rệt nào từ các phương thức y học khác. Chính sự tự tin mù quáng và thiếu kiểm chứng kỹ lưỡng của Rush đã khiến nhiều người phải đối mặt với nguy cơ lớn hơn trong thời kỳ dịch bệnh hoành hành.

Trong câu chuyện thứ haitỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, thuyền trưởng đã chia đội ngũ thành hai nhóm và tiến hành Thí nghiệm đối chứng Trong một thí nghiệm kiểm soát đượctỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, y học hiện đại đã xác nhận rằng kết luận mà thuyền trưởng rút ra từ các thử nghiệm đối chứng thực sự là chính xác. Nguyên nhân gây bệnh scorbut (bệnh hoại huyết) là do thiếu hụt vitamin C, trong khi các loại trái cây họ cam quýt lại chứa lượng lớn vitamin C có thể giúp ngăn ngừa và điều trị căn bệnh này. Thêm vào đó, việc bổ sung thường xuyên các thực phẩm giàu vitamin C không chỉ cải thiện sức khỏe của thủy thủ đoàn mà còn góp phần nâng cao hiệu suất làm việc trên tàu.

Trong hai câu chuyện nàytỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, các bên liên quan đều cố gắng tìm kiếm mối liên hệ Nhân quả Benjamin Rush tin rằng có mối liên hệ nhân quả giữa việc làm giảm máu và việc chữa khỏi bệnh vàng da; trong khi đó99WIN, thuyền trưởng trong câu chuyện thứ hai lại phát hiện ra mối liên hệ nhân quả giữa việc ăn cam quýt và phòng ngừa bệ Vậy tại sao Rush không tìm thấy mối liên hệ đúng đắn, còn thuyền trưởng người Anh lại làm được điều đó? Điều quan trọng ở đây chính là thực nghiệm đối chứng. Rush dựa trên niềm tin cá nhân và kinh nghiệm lâm sàng của mình mà không kiểm tra kỹ lưỡng liệu phương pháp của ông có hiệu quả hay không. Ngược lại, thuyền trưởng người Anh đã tiến hành so sánh giữa các thủy thủ ăn cam quýt với những người không ăn, từ đó nhận ra sự khác biệt rõ rệt trong việc phòng ngừa bệnh. Chính cách tiếp cận khoa học này đã giúp ông xác định được mối liên hệ nhân quả một cách chính xác hơn. Thực nghiệm đối chứng đóng vai trò then chốt trong việc khám phá chân lý khoa học. Nó giúp loại bỏ các yếu tố nhiễu loạn và đảm bảo rằng kết luận đạt được là đáng tin cậy. Nếu Rush cũng áp dụng phương pháp này, có lẽ ông đã tìm ra được giải pháp tốt hơn cho vấn đề sức khỏe của mình. Tuy nhiên, thời đại của ông vẫn chưa hoàn toàn hiểu rõ tầm quan trọng của việc kiểm chứng khoa học.

Tiếp tục tìm hiểu sâu hơn99WIN, tại sao việc sử dụng thí nghiệm đối chứng lại có thể giúp chúng ta xác định được mối quan hệ nhân quả đích thực? Về cơ bản, đây là một câu hỏi triết học, liên quan đến bản chất của điều làm nên khoa học – yếu tố khiến nó trở thành một phương pháp nghiên cứu đáng tin cậy. Trước tiên, chúng ta sẽ cùng nhau khai triển về khái niệm mối quan hệ nhân quả thực sự cũng như vai trò của nó trong bản chất của khoa học; sau đó, chúng ta sẽ trở lại với thực tế và thảo luận với mọi người về các kỹ thuật khác nhau mà chúng ta có thể áp dụng khi tiến hành thí nghiệm đối chứng trong lĩnh vực kinh doanh trên nền tả Trong quá trình này, chúng ta không chỉ nói về lý thuyết mà còn phải xem xét những thách thức thực tế mà các nhà phân tích gặp phải khi thiết kế các thí nghiệm này. Điều quan trọng là phải hiểu rằng để đảm bảo kết quả thu được là chính xác, cần phải kiểm soát chặt chẽ tất cả các biến số có thể ảnh hưởng đến kết quả. Điều này đòi hỏi một quy trình nghiêm ngặt và sự am hiểu sâu sắc về cách vận hành của hệ thống mà bạn đang nghiên cứu. Ví dụ, trong môi trường kinh doanh trực tuyến, việc xác định liệu một chiến lược quảng cáo mới có mang lại hiệu quả tốt hơn hay không thường yêu cầu nhiều lần thử nghiệm đối chứng. Điều này không chỉ giúp xác định hiệu quả của chiến lược mà còn giúp loại bỏ các yếu tố bên ngoài gây nhiễu. Khi đã hiểu rõ bản chất của thí nghiệm đối chứng, bạn sẽ thấy rằng nó không chỉ là công cụ để đánh giá hiệu quả, mà còn là phương pháp giúp cải thiện và tối ưu hóa các hoạt động kinh doanh trong tương lai.

Bẫy quy luật nhân quả

Mỗi khi chúng ta đưa ra một kết luận về mối quan hệ nhân quảđá gà trực tiếp app, cần phải hết sức cẩn trọng. Hãy lấy ví dụ khi nhìn thấy quả táo rơi xuống đất: làm sao chúng ta có thể khẳng định rằng lực hấp dẫn là nguyên nhân duy nhất khiến nó rơi? Có lẽ còn những yếu tố khác mà chúng ta chưa xem xét. Ví dụ như thời tiết, vị trí địa lý, giống táo, và nhiều yếu tố khác nữa. Tại sao chúng không thể là nguyên nhân của hiện tượng này? Chẳng hạn, liệu chúng ta không thể nói rằng vì hôm nay trời nắng đẹp nên táo đã rơi xuống đất, nhưng ngày mai khi trời mưa, táo sẽ tự bay lên trời? Hay thậm chí, liệu chúng ta không thể cho rằng táo rơi xuống đất vì nó được trồng ở Hà Bắc, còn táo trồng ở Hồ Nam thì có thể sẽ không như vậy? Đây chỉ là những câu hỏi để suy ngẫm. Chúng ta cần nhớ rằng thế giới rất phức tạp và không phải lúc nào cũng có một nguyên nhân duy nhất cho mọi hiện tượng. Điều quan trọng là phải luôn mở rộng tư duy, tìm kiếm các khía cạnh khác nhau trước khi đi đến bất kỳ kết luận nào. Ngay cả những điều tưởng chừng như hiển nhiên đôi khi cũng ẩn chứa những yếu tố bất ngờ mà chúng ta chưa từng nghĩ tới.

Bạn hẳn sẽ nói rằng cách nghĩ này thật quá vô lý. Đúng vậytỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, nó thực sự rất vô lý. Nhưng điều đó chỉ đúng khi chúng ta đã hiểu rõ nguyên nhân vì sao táo lại rơi xuống đất, và đã hoàn toàn tin tưởng vào lý thuyết "lực hấp dẫn" mà khoa học đưa ra. Trước đây, khi chưa có khái niệm về lực hấp dẫn, liệu việc suy đoán về "thời tiết", "vị trí địa lý" hay những yếu tố tự nhiên khác không phải là cách nghĩ hợp lý hơn? Hãy thử tưởng tượng, nếu bạn sống vào thời đại mà những khám phá khoa học còn chưa phát triển đến mức đó, liệu bạn có cảm thấy những lý thuyết như vậy là điều dễ chấp nhận hơn không?

Ví dụ về quả táo rơi từ trên cây cho thấy việc tìm ra mối quan hệ nhân quả thực sự không phải là điều dễ dàng. Trước thời của Newtonđá gà trực tiếp app, con người đã quan sát hiện tượng quả táo rơi xuống đất - một điều quá đỗi quen thuộc - trong hàng trăm, thậm chí hàng nghìn năm, nhưng vẫn chưa thể xác định được nguyên nhân thực sự đằng sau hiện tượng ấy. Nếu nhầm lẫn giữa nguyên nhân và kết quả, chúng ta sẽ đưa ra những kết luận hết sức vô lý và sai lệch. Ngay cả khi nhìn vào những gì diễn ra xung quanh mình hàng ngày, đôi khi ta cũng khó nhận ra đâu là yếu tố gây ra sự kiện, đâu chỉ là hậu quả của nó. Chính vì vậy, việc phân tích cẩn thận và suy nghĩ logic là vô cùng cần thiết để hiểu rõ bản chất của vấn đề. Những câu chuyện như thế này nhắc nhở chúng ta rằng, ngay cả những điều đơn giản nhất đôi khi cũng ẩn chứa những bài học sâu sắc nếu ta chịu tìm hiểu kỹ lưỡng.

Ông ấy đã phát triển triết học kinh nghiệm của Locke và Berkeley đến tận cùng logicđá gà trực tiếp app, và nhờ sự nhất quán của nó, nó trở thành một thứ khó tin.

giả thuyết chủ trang trại

Trong một trang trại nho nhỏđá gà trực tiếp app, có một nhóm gà tây đang sinh sống. Mỗi ngày, vào lúc mười một giờ trưa, chủ trang trại đều xuất hiện để mang thức ăn đến cho chúng. Trong số những con gà tây ấy, có một con được coi là "nhà khoa học". Nó luôn tò mò và quan sát mọi thứ xung quanh mình. Trong suốt gần một năm trời, nó nhận ra rằng không bao giờ có sự ngoại lệ: cứ đúng mười một giờ sáng, thức ăn sẽ xuất hiện như một quy luật không thể chối cãi. Sau nhiều tháng nghiên cứu, con gà tây này tự hào công bố với cả đàn về định luật vĩ đại mà nó đã khám phá ra: “Mỗi buổi sáng lúc mười một giờ, thức ăn sẽ xuất hiện.” Dưới ánh nắng ban mai của ngày Lễ Tạ Ơn, nó trình bày phát hiện của mình trước toàn bộ đàn gà tây. Nhưng vào đúng ngày hôm đó, vào giờ mà thức ăn vẫn thường xuất hiện, điều kỳ lạ xảy ra – không có gì xuất hiện cả. Chủ trang trại bước vào trang trại, và thay vì thức ăn, con gà tây "nhà khoa học" cùng tất cả bạn bè của nó bị bắt và dẫn đi để chuẩn bị cho bữa tiệc Lễ Tạ Ơn. Đây là một câu chuyện buồn nhưng cũng đầy tính triết lý, nhắc nhở chúng ta rằng việc dựa hoàn toàn vào các quy luật đã biết có thể dẫn đến kết quả không như mong đợi. Có lẽ đôi khi, sự thay đổi đột ngột lại chính là bài học lớn nhất trong cuộc sống.

thức ăn xuất hiện

Chúng ta nhanh chóng nhận ra rằngđá gà trực tiếp app, nếu theo cách nghĩ như vậy mà hoàn toàn không công nhận sự tồn tại của quy luật nhân quả trong vũ trụ này, thì khoa học sẽ không thể tiếp tục phát triển. Khoa học cần phải thừa nhận rằng quy luật nhân quả là phổ biến, vì hầu hết các định luật khoa học đều được rút ra từ sự quan sát và tổng kết về quy luật nhân quả. Chúng ta nên chấp nhận và tôn trọng khoa học vì nó "thực tiễn" và đã có tác động sâu sắc đến cuộc sống của con người trong nhiều thế kỷ qua. Chúng ta cần chuyển sang một quan điểm thực dụng, nếu không sẽ dễ rơi vào những tranh luận vô nghĩa và mâu thuẫn. Tóm lại, chúng ta cần từ bỏ lập trường cực đoan của Hume và tin tưởng vào sự tồn tại của quy luật nhân quả. Trong hành trình khám phá chân lý, việc hiểu rõ vai trò của nhân quả không chỉ giúp chúng ta tiến xa hơn trong nghiên cứu khoa học mà còn góp phần định hướng tư duy một cách hợp lý. Quy luật nhân quả không chỉ đơn thuần là một giả thuyết, mà còn là nền tảng cho mọi hoạt động sáng tạo và đổi mới trong xã hội loài người. Chính sự tồn tại của nó đã khiến cho mọi tiến bộ khoa học trở thành hiện thực, từ việc khám phá thiên nhiên đến việc cải thiện chất lượng cuộc sống. Vì vậy, hãy đặt niềm tin vào quy luật nhân quả và tiếp tục tiến bước trên con đường tìm kiếm kiến thức.

thí nghiệm đối chứng

Đối chiếu thí nghiệm là gì? Về cơ bản99WIN, đối chiếu thí nghiệm là cách chia ngẫu nhiên các vật thí nghiệm hoặc nhóm người thành hai nhóm: một nhóm thử nghiệm (experiment group) và một nhóm kiểm soát (control group). Nhóm thử nghiệm sẽ chịu tác động từ việc thay đổi một biến số kiểm soát (còn nhóm kiểm soát thì giữ nguyên trạng thái ban đầu). Lấy ví dụ về câu chuyện bệnh scorbut (bệnh thiếu vitamin C) mà chúng ta vừa đề cập, thuyền trưởng người Anh đã thực hiện chính xác một thí nghiệm đối chiếu. Ông đã chia ngẫu nhiên thủy thủ đoàn của mình thành hai nhóm: nhóm được bổ sung nước ép chanh vào chế độ ăn uống hàng ngày sẽ thuộc nhóm thử nghiệm, trong khi nhóm còn lại duy trì chế độ ăn không thay đổi sẽ thuộc nhóm kiểm soát. Kết quả cuối cùng cho thấy tỷ lệ mắc bệnh scorbut ở nhóm thử nghiệm giảm đi rõ rệt. Nguyên nhân của kết quả này, chính là yếu tố khác biệt giữa hai nhóm - đó là nước ép chanh. Từ đây, thuyền trưởng rút ra kết luận rằng nước ép chanh có thể ngăn ngừa bệ Thêm vào đó, thí nghiệm này cũng minh chứng rằng việc so sánh giữa hai nhóm giúp ta xác định rõ ràng vai trò của từng yếu tố. Nếu không có nhóm kiểm soát, rất khó để biết liệu sự cải thiện trong tình trạng sức khỏe của nhóm thử nghiệm có thực sự xuất phát từ nước ép chanh hay chỉ là do may mắn hoặc các yếu tố bên ngoài khác. Chính nhờ thí nghiệm đối chiếu chặt chẽ này mà khoa học y học đã tiến bộ hơn, góp phần vào việc bảo vệ sức khỏe của con người.

Chúng ta hãy xem thêm một ví dụ về thí nghiệm đối chứng.

số lượng bạn bè nhiều

thích tham gia các bữa tiệc

Trong thống kê có một kết luận nổi tiếng: tương quan không đồng nghĩa với nhân quả. Khi thực hiện phân tích dữ liệuđá gà trực tiếp app, chúng ta thường dễ dàng nhận thấy mối liên hệ giữa hai biến số, ví dụ như một biến số tăng lên khi biến số khác cũng tăng hoặc một biến số giảm đi khi biến số kia tăng. Tuy nhiên, việc hai biến số có mối liên hệ này có thực sự mang tính nhân quả hay không thì không thể vội vàng đưa ra kết luận. Có thể có những yếu tố tiềm ẩn hoặc các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến cả hai biến số, khiến chúng có xu hướng thay đổi cùng nhau mà không có bất kỳ mối liên hệ nhân quả nào. Chính vì vậy, việc đánh giá mối liên hệ giữa các biến số cần được tiến hành cẩn trọng và toàn diện hơn.

sai lệch lựa chọn

Nói tóm lạiđá gà trực tiếp app, tất cả những gì vừa đề cập đều nhằm nhắc nhở chính chúng ta rằng, khi tiến hành thiết kế các thí nghiệm để khám phá hoặc xác minh quy luật nhân quả, cần phải hết sức cẩn trọng. Dù là các bẫy liên quan thường gặp trong chính các thí nghiệm khoa học hay những sai lệch lựa chọn, hay thậm chí là những thách thức cơ bản từ góc độ triết học đối với khái niệm nhân quả, tất cả đều cho thấy việc phân tích mối quan hệ nhân quả giữa các sự vật là một vấn đề vô cùng phức tạp. Và chính nhờ sự "cẩn trọng" này mà khoa học đã tỏa sáng rực rỡ trong quá trình phát triển của lịch sử hiện đại. Trong thực tế, những thử thách mà khoa học phải đối mặt không chỉ đến từ các yếu tố bên ngoài mà còn xuất phát từ chính bản chất của nó. Khoa học không chỉ là việc thu thập dữ liệu, mà còn là một quá trình liên tục tự kiểm tra và tự cải thiện. Điều này giống như một nghệ sĩ đang cố gắng vẽ bức tranh hoàn hảo nhất của sự thật, nhưng không ngừng sửa đổi từng nét vẽ để đạt được cái nhìn chính xác nhất về thế giớ Chính vì sự cẩn trọng này mà khoa học không chỉ tồn tại bền vững qua thời gian mà còn trở thành ánh sáng dẫn đường cho nhân loại tiến bộ.

Thí nghiệm A/B trong kinh doanh internet

Các sản phẩm trên internet thường phát triển dần dần qua từng phiên bản99WIN, từng bước nhỏ và luôn có nhiều lựa chọn khác nhau. Điều này tự nhiên đặt ra một câu hỏi: Ở mỗi bước tiến, sản phẩm nên theo hướng nào để tối ưu hóa sự phát triển của doanh nghiệp? Trong quá trình phát triển và vận hành các dịch vụ internet, chúng ta thường phải đối mặt với những vấn đề như vậy để đưa ra quyết định. Ví dụ, khi thay đổi giao diện trang chủ của sản phẩm, có thể có nhiều phương án khác nhau, nhưng làm thế nào để chọn được phương án phù hợp nhất? Hay ví dụ khác, khi nâng cấp thuật toán gợi ý sang phiên bản mới, liệu có chắc chắn rằng nó sẽ cải thiện được chỉ số dữ liệu? Hoặc nữa, trong quá trình thương mại hóa sản phẩm, nếu muốn quảng cáo, làm thế nào để tối đa hóa lợi nhuận mà vẫn duy trì được trải nghiệm người dùng ở mức tốt nhất? Trong môi trường cạnh tranh gay gắt của ngành công nghiệp internet, việc đưa ra các quyết định đúng đắn không chỉ đòi hỏi hiểu biết sâu sắc về thị trường mà còn cần khả năng đánh giá rủi ro và tiềm năng. Mỗi lựa chọn đều mang đến cơ hội hoặc thử thách, vì vậy việc cân nhắc kỹ lưỡng trước khi thực hiện bất kỳ thay đổi lớn nào là điều cần thiết. Một sai sót nhỏ có thể dẫn đến kết quả đáng tiếc, trong khi một quyết định sáng suốt có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh lâu dài. Do đó, việc áp dụng các chiến lược quản lý dựa trên dữ liệu và phân tích xu hướng thị trường đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các nhà phát triển đưa ra các quyết định chính xác hơn. Họ không chỉ cần hiểu rõ sản phẩm của mình mà còn phải nắm bắt được nhu cầu và hành vi của người dùng. Điều này đòi hỏi một quy trình liên tục để học hỏi từ dữ liệu và liên tục cải tiến sản phẩm theo hướng có lợi nhất cho cả doanh nghiệp lẫn khách hàng.

Những điều này về cơ bản đều xoay quanh việc tìm kiếm mối liên hệ nhân quả giữa các sự kiện. Khi chúng ta ra mắt một tính năng mới của sản phẩm hoặc thực hiện tối ưu hóa sản phẩmtỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, đó chính là "nhân"; sau đó, chúng ta quan sát thấy sự thay đổi trong các chỉ số dữ liệu, chẳng hạn như tỷ lệ người dùng ở lại hay mức độ hoạt động tăng lên, đó chính là "quả". Theo phần thảo luận trước đó, chúng ta đã hiểu rằng việc phân tích mối liên hệ nhân quả cần phải hết sức cẩn trọng, nếu không sẽ dễ rơi vào bẫy suy nghĩ. Thông thường, sản phẩm luôn đang trong quá trình cải tiến liên tục. Khi chúng ta thực hiện một thay đổi nào đó cho sản phẩm, những yếu tố khác cũng đang diễn biến (ví dụ như một đội ngũ khác cũng đang chỉnh sửa sản phẩm), và môi trường xung quanh cũng không ngừng thay đổi (chẳng hạn như ảnh hưởng từ các kỳ nghỉ lễ hay các sự kiện nổi bật xã hội). Do đó, rất khó để xác định chính xác lý do tại sao các chỉ số dữ liệu thay đổi cuối cùng lại xuất phát từ những yếu tố nào. Thêm vào đó, đôi khi sự thay đổi có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau mà không rõ ràng ngay lập tức. Điều này đòi hỏi chúng ta phải có cái nhìn toàn diện hơn và kết hợp nhiều yếu tố để đưa ra phán đoán chính xác. Một khi đã hiểu rõ về các yếu tố tiềm ẩn, chúng ta mới có thể đưa ra quyết định sáng suốt nhằm cải thiện hiệu suất của sản phẩm.

Bạn thấy không99WIN, trước đây trong một giai đoạn nào đó, tỷ lệ giữ chân người dùng là như thế này, nhưng từ một ngày cụ thể, chúng tôi thực hiện một thí nghiệm (cập nhật tính năng sản phẩm hoặc thay đổi chiến lược hoạt động), kết quả là tỷ lệ này đã tăng thêm 1%. Những phân tích kiểu này trong nhiều trường hợp đều rất nguy hiểm. Điều này giống như việc bạn tự chọn

Giống như các thí nghiệm khoa họctỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, thực chất chúng ta cũng có thể áp dụng các thí nghiệm đối chiếu nghiêm ngặt trong lĩnh vực kinh doanh trên nền tả Trong ngành phát triển phần mềm, phương pháp này thường được gọi là thí nghiệm A/B. Tuy nhiên, tùy thuộc vào ngữ cảnh, nó ít nhất còn có hơn nửa tá tên gọi khác nhau. Dưới đây là danh sách một số tên gọi đó: 1. Thí nghiệm so sánh trực tiếp 2. Thí nghiệm lựa chọn ngẫu nhiên 3. Phân tích A/B 4. Thí nghiệm kiểm chứng song song 5. Phương pháp chia tỷ lệ đối chiếu 6. Kiểm thử phiên bản đa dạng Các tên gọi này không chỉ phản ánh sự đa dạng của cách tiếp cận mà còn cho thấy tính linh hoạt và sự phổ biến rộng rãi của kỹ thuật này trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

• Thí nghiệm kiểm soát (thí nghiệm đối chứng)
• Thí nghiệm ngẫu nhiên (ngẫu nhiên hóa)
• Thí nghiệm A/B (A/B testtỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, A/B experiment)
• Split tests
• Control/Treatment tests
• MultiVariable Tests (MVT)
• Parallel flights

Về thí nghiệm A/B trong kinh doanh internetđá gà trực tiếp app, có hai bài báo đã thảo luận chi tiết:

• Quyền Năng Thí Nghiệm Đa Lớp: Thí Nghiệm Nhiều Hơntỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, Tốt Hơn, Nhanh Hơn
• Thí nghiệm có kiểm soát trên web: khảo sát và hướng dẫn thực tế

Giờ đây chúng ta sẽ lần lượt xem xét cách mà hai bài báo này đề xuất về phương án thí nghiệm A/B.

Giả sử ban đầu hệ thống chỉ có hai "thí nghiệm" (một nhóm thí nghiệm và một nhóm đối chứng). Chúng ta cần thống nhất cách dùng từđá gà trực tiếp app, bất kể là nhóm thí nghiệm hay nhóm đối chứng, chúng đều được gọi là một "thí nghiệm". Mặc dù nhóm đối chứng chỉ đóng vai trò so sánh và người dùng thuộc nhóm này không nhìn thấy bất kỳ thay đổi nào về sản phẩm hoặc chiến lược vận hành, nhưng chúng tôi vẫn gọi đó là một "thí nghiệm". Điều này giúp đảm bảo tính nhất quán trong ngôn ngữ và tránh gây nhầm lẫn khi thảo luận về các yếu tố khác nhau của dự án.

Chúng tôi đã ngẫu nhiên phân chia 10% lưu lượng truy cập làm nhóm đối chứng và thêm một lần nữa99WIN, ngẫu nhiên chọn ra 10% lưu lượng truy cập làm nhóm thí nghiệm. Điều này đồng nghĩa với việc có tới 80% lưu lượng truy cập còn lại vẫn chưa được sử dụng cho bất kỳ thử nghiệm nào. Từ góc nhìn của người dùng, những người thuộc nhóm thí nghiệm (10%) sẽ có thể nhìn thấy các thay đổi đang diễn ra trong sản phẩm hoặc chiến lược hoạt động, trong khi đó cả nhóm đối chứng (10%) và những người thuộc phần lưu lượng trống (80%) đều không nhận thấy bất kỳ sự thay đổi nào về sản phẩm hoặc chiến lược hoạt động. Dưới đây là minh họa: 

Thông thường99WIN, chúng ta cần duy trì 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 các yêu cầu tiếp theo mà họ gửi đi nên được xử lý trong phạm vi lưu lượng của nhóm đó. Chúng ta cần một cơ chế giữ phiên (session sticky), và có nhiều phương án khác nhau để thực hiện điều này. Nếu người dùng đang ở trạng thái đăng nhập, chúng ta có thể sử dụng ID người dùng để chia nhỏ tải, như sau:

								mod = ID người dùng % 1000

Trong trường hợp người dùng chưa đăng nhập99WIN, giống như dịch vụ tìm kiếm của Google, bạn có thể chuyển đổi giá trị trong cookie thành một số và thực hiện phép chia lấy dư. Cách thực hiện có thể được trình bày như sau: Từ một chuỗi bất kỳ trong cookie, chúng ta có thể tách ra các thông tin duy nhất và biến nó thành một số nguyên. Sau đó, sử dụng phép tính modulo để tạo ra một giá trị mới nằm trong phạm vi mong muốn. Điều này đặc biệt hữu ích khi cần phân loại hoặc gán ID tạm thời cho người dùng không xác thực.

								
									mod = f(cookie) % 1000

								

Tất nhiên còn nhiều phép tính khác nữa mod Phương án (điểm mấu chốt là đạt được hiệu quả ngẫu nhiên). Dù là phương án lấy mẫu nào ở trên99WIN, chúng ta chỉ cần áp dụng mod Nếu [0, 99] yêu cầu phân bổ cho nhóm thí nghiệmđá gà trực tiếp app, phân bổ yêu cầu giữa mod Nếu [100, 199] hai nhóm đối chứngtỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, từ đó thu được 10% lưu lượng ngẫu nhiên.

Giả sử hiện tại mọi người đã cảm nhận được hương vị ngọt ngào từ việc áp dụng thí nghiệm A/Btỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, cơ chế này dần trở nên phổ biến trong công ty. Số lượng dự án tiến hành thí nghiệm A/B ngày càng tăng lên đáng kể. Do đó, chúng tôi quyết định tận dụng 80% lưu lượng trống để cũng triển khai các thí nghiệm. Hình ảnh dưới đây thể hiện tình huống khi có đến 10 thí nghiệm (bao gồm 9 nhóm thí nghiệm và 1 nhóm đối chứng) diễn ra cùng một lúc: Trong hình, mỗi màu đại diện cho một nhóm thí nghiệm khác nhau, tạo thành một bức tranh sinh động về sự đa dạng và hiệu quả mà phương pháp này mang lại cho công việc của chúng tôi. Với cách tiếp cận này, không chỉ giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng mà còn mang lại những dữ liệu quý giá để hỗ trợ ra quyết định chiến lược.

Lúc nàytỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, chúng ta nhận ra rằng tất cả lưu lượng đã được sử dụng hết. Mọi yêu cầu đều đã được phân bổ cho một trong các thử nghiệm. Giả sử giờ chúng ta muốn thêm thử nghiệm thứ 11, nhưng ngay lập tức phát hiện ra rằng không còn lưu lượng nào khả dụng nữa. Đây là tình huống mà nhiều đội ngũ kỹ thuật thường gặp phải khi triển khai các chiến lược kiểm thử đa dạng trên nền tảng của mình.

Khi chúng ta đã xây dựng xong hệ thống thử nghiệm A/Btỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, tất nhiên mong muốn mọi phiên bản cập nhật sản phẩm đều được kiểm chứng qua dữ liệu từ thử nghiệm A/B trước khi triển khai cho toàn bộ người dùng. Vì vậy, số lượng thử nghiệm mà hệ thống có thể hỗ trợ cùng lúc 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 phần lớn lưu lượng, các thử nghiệm khác sẽ không thể chạy đồng thời (hiện tượng này được gọi là starvation). Cách tiếp cận đơn giản có thể nghĩ đến là giảm tỷ lệ lưu lượng dành cho mỗi thử nghiệm. Ví dụ, nếu thay vì chia mỗi nhóm thành 10%, chúng ta giảm xuống còn 5%, thì có thể thực hiện cùng lúc tới 20 thử nghiệm. Nhưng điều đó cũng mang lại rủi ro: nếu lưu lượng mỗi nhóm quá nhỏ, kết quả thu được có thể không còn đại diện đầy đủ cho tập mẫu, dẫn đến việc không đạt được dữ liệu đáng tin cậy. Hơn nữa, mỗi sản phẩm của từng công ty lại có số lượng người dùng khác nhau; sản phẩm có nhiều người dùng hơn có thể chia ra nhiều nhóm thử nghiệm hơn, trong khi sản phẩm có ít người dùng hơn chỉ có thể chia ra ít nhóm hơn. Điều này rõ ràng không phải là cách tối ưu. Vì vậy, cần tìm một giải pháp cân bằng giữa số lượng thử nghiệm đồng thời và chất lượng dữ liệu thu thập được. Một số phương án nâng cao có thể bao gồm việc sử dụng kỹ thuật phân phối thông minh dựa trên mức độ quan trọng của thử nghiệm hoặc dựa trên số liệu sử dụng trước đó. Điều này giúp tối đa hóa hiệu suất của hệ thống, đồng thời đảm bảo rằng các thử nghiệm nhận được đủ lưu lượng để tạo ra kết quả đáng tin cậy. Đồng thời, có thể áp dụng chiến lược linh hoạt theo từng giai đoạn, chẳng hạn như tăng hoặc giảm tỷ lệ lưu lượng dựa trên phản hồi ban đầu từ thử nghiệm đầu tiên, từ đó tối ưu hóa quy trình thử nghiệm trong tương lai.

luồng dữ liệu không đủ dùng

Để thực hiện việc tái sử dụng lưu lượngđá gà trực tiếp app, 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 thực hiện cùng lúc (được bố trí trên hai tầng):

Trong cấu hình thí nghiệm được minh họa ở hình trêntỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, chúng tôi đã phân bổ 14 thí nghiệm vào hai lớp (Layer A và Layer B). Điều này có nghĩa là một yêu cầu cụ thể có thể đồng thời được gán cho một thí nghiệm trong Layer A và cũng được gán cho một thí nghiệm khác nằ Rõ ràng, việc phân bố các thí nghiệm giữa hai lớp không phải là ngẫu nhiên mà cần tuân theo những quy tắc nhất định. Hai thí nghiệm có mối quan hệ phụ thuộc với nhau không thể được đặt vào hai lớp khác nhau; nếu không, sẽ gây ra sự không ổn định hoặc sai lệch trong kết quả phân tích. Do đó, việc thiết kế và sắp xếp thí nghiệm đòi hỏi sự cẩn trọng để đảm bảo tính logic và hiệu quả của toàn bộ quá trình nghiên cứu.

Đối với hai thí nghiệm hoàn toàn độc lậpđá gà trực tiếp app, 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 hoàn toàn... ...không phụ thuộc lẫn nhau. Điều này giúp giảm thiểu nguy cơ tác động qua lại giữa các thử nghiệm và đảm bảo rằng mỗi thí nghiệm sẽ phản ánh chính xác hiệu quả của riêng nó mà không bị ảnh hưởng bởi yếu tố bên ngoài. Tách biệt như vậy cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích kết quả một cách rõ ràng và khách quan hơn, đồng thời cho phép đội ngũ nghiên cứu tối ưu hóa quy trình làm việc theo từng bước riêng biệt. Chính giao "Chính giao" nghĩa là gì? Từ này xuất phát từ toán họcđá gà trực tiếp app, chỉ hai vector vuông góc với nhau, tức là mỗi vector không có bất kỳ thành phần nào chiếu lên hướng củ Ở đây, khi được vận dụng sang ngữ cảnh khác, ta có thể hiểu rằng hai thí nghiệm không ảnh hưởng đến nhau. Nhưng làm sao có thể đạt được điều đó? Thực tế, điều này được xác định trên cơ sở thống kê tổng thể. Hãy lấy ví dụ từ hình ảnh trước đó: lưu lượng từ một thí nghiệm trong lớp Layer A sẽ được phân tán lại và ngẫu nhiên phân phối cho từng thí nghiệm trong lớp Layer B. Ví dụ, đối với một người dùng cụ thể trong nhóm thí nghiệm số 10 của Layer B, khả năng anh ấy nhìn thấy bất kỳ thí nghiệm nào trong Layer A đều bằng nhau, tức là 10%. Nói cách khác, thí nghiệm trong Layer A không hoàn toàn không ảnh hưởng đến thí nghiệm trong Layer B, mà về mặt thống kê, tác động của một thí nghiệm trong Layer A lên từng thí nghiệm trong Layer B là như nhau, do đó có thể coi là không có tác động. Kết quả là, các thí nghiệm trong Layer B vẫn giữ được tính chất so sánh được trên phương diện thống kê.

Khi áp dụng khái niệm lớp (layer) vào việc phân phối lưu lượngtỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, làm thế nào để vừa duy trì được tính bảo toàn phiên kết nối (session persistence), vừa đảm bảo rằng các lớp không ảnh hưởng lẫn nhau? Cách thực hiện vẫn chưa phải là duy nhất. Trong một bài báo của Google, họ đã tính toán như sau: Họ đề xuất sử dụng phương pháp cân bằng tải dựa trên thuật toán hashing. Tuy nhiên, thay vì chỉ sử dụng hashing cho địa chỉ IP hoặc cổng, họ thêm nhiều yếu tố khác như cookie hoặc dữ liệu người dùng để tạo ra một chuỗi hash phức tạp hơn. Điều này giúp đảm bảo rằng các phiên kết nối từ cùng một người dùng sẽ luôn được định tuyến đến cùng một máy chủ, trong khi vẫn giữ cho các luồng dữ liệu giữa các lớp độc lập với nhau. Google cũng nhấn mạnh rằng, việc chọn lựa thuật toán hashing và các yếu tố đầu vào cần được tối ưu hóa kỹ lưỡng. Điều này giúp giảm thiểu tối đa sự chồng chéo giữa các lớp, đồng thời tăng cường hiệu suất tổng thể hệ thống. Một điều quan trọng nữa là cần kiểm tra và giám sát liên tục để đảm bảo rằng sự phân bổ lưu lượng vẫn hoạt động ổn định theo thời gian. mod :

								mod = f(cookieđá gà trực tiếp app, layer) % 1000

Khi đưa số thứ tự của lớp vào quá trình tính toán99WIN, ta có thể dễ dàng nhận thấy rằng điều này đảm bảo các phiên trò chuyện trong cùng một lớp sẽ được duy trì ổn định. Điều đó có nghĩa là các yêu cầu với cùng một giá trị cookie sẽ rơi vào cùng một nhóm thí nghiệm hoặc nhóm đối chứng; trong khi đó, lưu lượng giữa các lớp khác nhau lại được phân tán ngẫu nhiên. Sự kết hợp này không chỉ tăng cường hiệu quả quản lý phiên làm việc mà còn giúp tối ưu hóa việc phân phối thử nghiệm trên diện rộng.

Chúng ta đã đề cập trước đây rằng chỉ có thể đặt hai thí nghiệm không có mối quan hệ phụ thuộc vào nhau vào các lớp khác nhau. Tuy nhiênđá gà trực tiếp app, trong thực tế, đôi khi giữa các thí nghiệm sẽ tồn tại mối liên hệ phụ thuộc. Ví dụ như một thí nghiệm thay đổi màu nền của trang web, trong khi thí nghiệm khác thay đổi màu chữ. Ít nhất thì việc thiết lập màu sắc của chúng phải được phân biệt rõ ràng, nếu không, toàn bộ trang web sẽ trông không cân đối và gây khó chịu cho người dùng. Tiếp theo đó, hãy tưởng tượng một thí nghiệm thêm một tab vào trang chủ cấp cao nhất của ứng dụng di động, trong khi thí nghiệm thứ hai lại thay đổi một trang con nằm ở cấp độ thứ hai. Và điều đặc biệt là trang con này có lối vào nằm ngay từ tab mà thí nghiệm đầu tiên thêm vào. Điều này có nghĩa là thí nghiệm thứ hai phụ thuộc vào thí nghiệm thứ nhất. Một vấn đề phức tạp hơn nữa có thể xuất hiện trong quá trình triển khai thí nghiệm như vậy. Nếu thí nghiệm thứ hai được triển khai trước thí nghiệm thứ nhất, nó có thể gặp lỗi hoặc không hoạt động đúng do tab cần thiết để truy cập trang con chưa được tạo ra. Ngược lại, nếu thí nghiệm thứ nhất bị hủy bỏ hoặc thay đổi sau khi thí nghiệm thứ hai đã được kích hoạt, thì khả năng cao là trang con sẽ trở nên vô dụng hoặc thiếu đi tính năng quan trọng. Do đó, trong trường hợp này, các nhà phát triển cần phải xem xét kỹ lưỡng thứ tự và cách thức triển khai thí nghiệm để tránh những rủi ro tiềm ẩn. Điều này cho thấy rằng, mặc dù nguyên tắc cơ bản về việc phân chia thí nghiệm thành các lớp riêng biệt là rất quan trọng, nhưng sự linh hoạt và sự hiểu biết sâu sắc về cấu trúc hệ thống cũng đóng vai trò quyết định trong việc đảm bảo hiệu quả và tính ổn định của thí nghiệm.

Vào thời điểm này99WIN, chúng ta nên làm gì đây? Chúng ta cần sắp xếp các thí nghiệm có mối liên quan phụ thuộc vào nhau vào cùng một tầng, điều này sẽ giúp chúng được phân bổ các luồng lưu lượng khác nhau (tức là không chồng chéo), từ đó loại bỏ tác động qua lại giữa chúng. Nếu cần thiết, có thể còn phải xem xét lại toàn bộ thiết kế của thí nghiệm để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả.

Trong một nghiên cứu được công bố bởi Google99WIN, một thí nghiệm được xem như là sự điều chỉnh các thông số (parameter) của hệ thống. Ví dụ, màu sắc chữ có thể được coi là một thông số, và việc bật/tắt một tính năng mới cũng có thể được xem như một thông số khác. Khi khái niệm này được khai thác sâu hơn, toàn bộ hệ thống có thể được hình dung như một tập hợp các thông số có thể được thay đổi hoặc cấu hình. Còn mỗi thí nghiệm sẽ tương ứng với việc thay đổi một tập con của các thông số trên một phần lưu lượng nhất định trong hệ thống. Mỗi lớp (layer) của hệ thống lại đóng vai trò như một cách phân chia tập hợp thông số thành nhiều nhóm nhỏ khô Mỗi nhóm này sẽ liên kết với một lớp cụ thể, và bất kỳ thí nghiệm nào nằm trong lớp đó đều chỉ có quyền thay đổi thông số thuộc tập con được ánh xạ với lớp đó. Điều này giúp đảm bảo rằng các thí nghiệm trong cùng một lớp sẽ chỉ ảnh hưởng đến một phần cụ thể của hệ thống mà không gây ra xung đột hoặc làm thay đổi các thông số không liên quan. Hệ thống này cho phép các nhà phát triển dễ dàng quản lý và kiểm soát các thay đổi mà không phải lo lắng về việc làm ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống. Thêm vào đó, nó tạo ra một môi trường thử nghiệm an toàn và hiệu quả, nơi mà mỗi lớp có thể được nâng cấp hoặc cập nhật độc lập với các lớp khác. Điều này không chỉ tối ưu hóa quá trình phát triển mà còn giúp tăng cường độ ổn định và tính linh hoạt cho hệ thống nói chung.

Có lẽ một số độc giả đã nhận thấy một chi tiết trong hình ảnh phía trên: cả nhóm đối chứng và các nhóm thí nghiệm tương ứng đều nằm ở cùng một tầng. Thực tế99WIN, đây là một yêu cầu bắt buộc. Nhóm đối chứng A chỉ có thể được so sánh với các nhóm thí nghiệm khác trong tầng A, còn nhóm đối chứng B chỉ có thể được đối chiếu với các nhóm thí nghiệm trong tầng B. Hơn nữa, tỷ lệ lưu lượng của nhóm thí nghiệm và nhóm đối chứng tương ứng cũng phải giống nhau. Điều này đảm bảo tính chính xác và khách quan trong việc phân tích kết quả.

Thí nghiệm A/B phân tầng lồng ghép

Mô hình thí nghiệm phân tầng này có thể được linh hoạt hơn nữađá gà trực tiếp app, hỗ trợ việc lồng ghép lẫn nhau. Ví dụ, trong hệ thống, các tiểu hệ khác nhau nằm ở cấp bậc khác nhau thường tiến hành các thí nghiệm riêng biệt của mình (không phụ thuộc lẫn nhau). Tuy nhiên, một ngày nào đó, chúng ta muốn thực hiện một thí nghiệm lớn hơn, đòi hỏi phải điều chỉnh đồng thời các tham số từ nhiều tiểu hệ khác nhau. Điều này tạo ra xung đột, vì tập hợp các tham số có thể thay đổi của từng tiểu hệ nằm ở các lớp khác nhau, và không có lớp nào thực sự phù hợp để đặt thí nghiệm này.

Vậy làm thế nào bây giờ? Bài báo của Google đã đề xuất Domain Khái niệm. Hình dưới đây là một ví dụ:

Mỗi Domain đại diện cho một phần lưu lượng đã được phân chiađá gà trực tiếp app, trong đó bạn có thể tiếp tục phân chia sâu hơn để tạo ra các tầng khác nhau. Ba khái niệm này - Domain (vùng), Layer (tầng) và thí nghiệm (experiment) - có mối quan hệ như sau: Một Domain có thể chứa nhiều Layer, một Layer có thể chứa nhiều thí nghiệm, và một Layer cũng có thể chứa thêm các Domain. Từ đó, Domain và Layer có thể được sắp xếp thành cấu trúc phân tầng phức tạp và linh hoạt. Điều này cho phép bạn tạo ra các chiến lược phân bổ lưu lượng chi tiết và hiệu quả, mang lại sự tối ưu hóa cao hơn cho từng bước thực hiện.

Tổng kết lạitỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, Domain và thí nghiệm liên quan đến việc phân phối lưu lượng; Layer liên quan đến việc chia tập tham số hệ thống.

Dựa trên hình minh họa trên99WIN, lưu lượng tổng thể 100% đã được chia thành hai miền: Domain 1 và Domain 2. Trong đó, Domain 1 chiếm 80% lưu lượng, còn Domain 2 chiếm 20%. Domain 1 bao gồm hai lớp: Layer A và Layer B, trong khi Domain 2 chỉ chứa một lớp duy nhất là Layer C. Chúng ta đã đề cập trước đó về "thí nghiệm lớn" có thể thực hiện trong Layer C này. Lý do là vì Layer C có khả năng thay đổi tất cả các thông số hệ thống, mang lại tiềm năng to lớn để kiểm tra và tối ưu hóa.

Điều đáng chú ý trong hình ảnh trên là trong Layer B còn chứa một Domain 3 với tỷ trọng lưu lượng chiếm 40%. Domain 3 này có thể được phân chia thêm theo từng lớptỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, điều này đồng nghĩa với việc tập con tham số tương ứng của Layer B sẽ được tách thành các tập con nhỏ hơn nữa. Điều này cho phép cấu trúc trở nên linh hoạt và chi tiết hơn, giúp tối ưu hóa hiệu suất trong quá trình xử lý.

Điều kiện và kích hoạt

Điều kiện phân tách mục tiêu condition 99WIN, dùng để lọc lưu lượng của người dùng Nhật Bản từ phần lưu lượng được chia ngẫu nhiên này. Hình dưới đây minh họa một ví dụ:

Trong cấu hình thí nghiệm được hiển thị ở hình trênđá gà trực tiếp app, bạn sẽ nhận thấy rằng Layer B đã chia ngẫu nhiên hai phần lưu lượng, mỗi phần chiếm 20%, để sử dụng cho nhóm đối chứng và nhóm thử nghiệm. Tuy nhiên, trong mỗi phần 20% lưu lượng ngẫu nhiên này, các điều kiện khác nhau đã được áp dụng để lọc ra lưu lượng từ hai ngôn ngữ là tiếng Anh và tiếng Nhật. Từ đó, đã tiến hành thực hiện hai thí nghiệm riêng biệt dành cho người dùng tiếng Anh và người dùng tiếng Nhật (cùng với hai thí nghiệm đối chứng tương ứng).

nhóm thí nghiệm tiếng Nhật

Thông thườngtỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, các thí nghiệm định hướng dành cho một số người dùng nhất định có thể được coi là việc phân chia 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 client, v.v. Miễn là chúng được khái quát hóa một cách hợp lý, tất cả những yếu tố này đều có thể được tích hợp và hỗ trợ trong một hệ thống thí nghiệm kiểu A/B. Ngoài ra, khi thiết kế các thí nghiệm như vậy, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng việc phân chia lưu lượng phải công bằng và minh bạch để tránh bất kỳ sự thiên vị nào. Đồng thời, việc theo dõi và phân tích dữ liệu từ các nhóm thí nghiệm cũng cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể.

nhóm thí nghiệm tiếng Nhật Sai lệch chọn lọc Như một sự so sánhtỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, hãy chú ý đến 40% lưu lượng rảnh rỗi trong Layer B của hình trên. Vì không có điều kiện nào (condition) 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 cần nguồn lực. Điều này cho phép tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và đảm bảo rằng không có bất kỳ khoảng trống nào bị lãng phí.

Ngoài cách sử dụng điều kiện "condition" ratỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, còn có một trường hợp khác mà bạn cần phải lọc ra một phần lưu lượng từ một tập hợp 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 tình huống này, hệ thống thử nghiệm A/B không thể tự động lọc và phân phối các yêu cầu cần hiển thị thông tin thời tiết cho thí nghiệm, bởi vì quyết định này phụ thuộc hoàn toàn vào logic riêng của chính thí nghiệm đó. Đây là một điều kiện lọc rất linh hoạt và thay đổi theo từng thời điểm, vì vậy hệ thống chỉ có thể gán toàn bộ lưu lượng ngẫu nhiên đã được chia nhỏ cho thí nghiệm đó. Sau đó, chính logic của thí nghiệm sẽ quyết định liệu có "kích hoạt" việc hiển thị thông tin thời tiết hay không. Quy trình kích hoạt này được gọi là... trigger Yếu tố trigger cần được quyết định một cách logic động dựa trên bản chất của chính thí nghiệmtỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, do đó không thể sử dụng phương thức condition để được hệ thống thí nghiệm A/B hỗ trợ thống nhất.

Kích hoạt một sự kiện (trigger) có thể gây ra một vấn đề tinh tế: để phân tích thí nghiệmtỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, chúng ta cần ghi lại (logging) tất cả các yêu cầu được kích hoạt. Bởi vì tất cả các yêu cầu trong nhóm thí nghiệm, ngoại trừ những yêu cầu đã được kích hoạt, đều không có bất kỳ thay đổi nào về sản phẩm (tức là giống với nhóm đối chứng và người dùng không cảm nhận được sự khác biệt), nên nếu so sánh toàn bộ lưu lượng giữa nhóm thí nghiệm và nhóm đối chứng, điều này sẽ làm loãng kết quả đo lường của thí nghiệm. Cách tiếp cận đúng đắn chắc chắn là so sánh lưu lượng thực sự đã được kích hoạt trong nhóm thí nghiệm với lưu lượng "người dùng" mà theo lý thuyết sẽ được kích hoạt trong nhóm đối chứng. Vậy, "người dùng" nào trong nhóm đối chứng sẽ được kích hoạt? Đó chính là những yêu cầu mà theo logic của thí nghiệm, chúng sẽ được kích hoạt, nhưng do đang thuộc nhóm đối chứng, nên chúng không được kích hoạt. Điều này có nghĩa là để đảm bảo tính chính xác của thí nghiệm, chúng ta cần hiểu rõ cách thức phân bổ và xử lý dữ liệu, đồng thời loại bỏ các yếu tố nhiễu từ những yêu cầu không liên quan đến thay đổi sản phẩm. Điều này đòi hỏi sự cẩn trọng cao độ trong việc thiết kế và thực hiện thí nghiệm, cũng như việc thu thập thông tin một cách có hệ thống.

Điều cần lưu ý cuối cùng là trong các ví dụ trên99WIN, các thí nghiệm của chúng ta đều sử dụng tỷ lệ lưu lượng 10% hoặc 20%. Tuy nhiên, đây chỉ là cách để minh họa dễ hiểu hơn mà thôi. Thực tế, một thí nghiệm có thể không cần đến tỷ lệ lưu lượng lớn như vậy; đôi khi chỉ với 1% cũng đủ (tùy thuộc vào từng tình huống cụ thể). Điều này cho thấy sự linh hoạt và khả năng tùy chỉnh trong việc thiết kế thí nghiệm dựa trên yêu cầu thực tế.

Kết luận

Mục tiêu của việc khám phá thế giới bằng khoa học chính là để tìm ra các quy luật nhân quả trong sự phát triển và biến đổi của mọi thứ. Trong công việc hàng ngàyđá gà trực tiếp app, chúng ta cũng đều mong muốn làm theo phương pháp khoa học. Tuy nhiên, khi cho rằng mình đang hành động theo "khoa học", đôi khi chỉ vì một chút sơ suất, ta lại vô tình sa vào những cái bẫy tư duy. Thực tế, khoa học không chỉ đơn thuần là áp dụng các công cụ hay quy trình mà còn đòi hỏi sự cẩn trọng và tỉnh táo. Nhiều khi, thói quen tư duy cố hữu hoặc cảm xúc cá nhân có thể che mờ lý trí, khiến chúng ta nhìn nhận vấn đề sai lệch. Điều này xảy ra ngay cả với những người được đào tạo bài bản trong lĩnh vực khoa học. Vì vậy, điều quan trọng không chỉ là biết cách áp dụng khoa học mà còn phải luôn tự kiểm tra lại bản thân, tránh bị cuốn vào những suy luận chủ quan hay những định kiến không cần thiết. Khoa học thật sự chỉ mạnh mẽ khi nó được thực hiện một cách khách quan và minh bạch.

Những sai lầm chúng ta thường mắc bao gồm:

• Nhầm lẫn giữa tương quan và nhân quả;
• Sai lệch chọn lọc;

Lỗi lầm lớn nhất có lẽ là sự khinh miệt đối với logic và quy luật nhân quả. Việc không tuân theo logic và coi nhẹ việc suy diễn mối quan hệ nhân quảđá gà trực tiếp app, 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 nguyên nhân dẫn đến nhiều sai lầm mang tính chiến lược. Đối với các công ty internet mà nói, việc áp dụng khoa học trong cách tiếp cận vấn đề là vô cùng quan trọng. Khoa học không chỉ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về thế giới xung quanh mà còn cung cấp những công cụ mạnh mẽ để giải quyết các thách thức phức tạp. Một doanh nghiệp internet cần có khả năng xây dựng nền tảng vững chắc dựa trên dữ liệu thực tế và phân tích sâu sắc. Điều này đòi hỏi không chỉ kỹ năng tư duy logic mà còn cần có sự phối hợp giữa trí tuệ tập thể và công nghệ tiên tiến. Hơn nữa, khi không có sự tôn trọng đối với logic và quy luật nhân quả, các công ty dễ rơi vào tình trạng thiếu định hướng và đưa ra các quyết định ngắn hạn, không bền vững. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động mà còn làm giảm niềm tin của khách hàng và đối tác. Do đó, việc áp dụng phương pháp luận khoa học không chỉ là một yêu cầu về chuyên môn mà còn là yếu tố then chốt để đảm bảo sự phát triển lâu dài của doanh nghiệp. Thí nghiệm A/B Đưa ra một khuôn mẫu hành độngđá gà trực tiếp app, dẫn dắt chúng ta cách trở nên dữ liệu hướng dẫn và từng bước cải thiện sản phẩm của mình.

Về các thí nghiệm A/Btỷ lệ kèo bóng đá trực tiếp, vẫn còn rất nhiều chủ đề thú vị và quan trọng cần được. Một trong những vấn đề đó là việc phân tích kết quả so sánh: Làm thế nào để xác định liệu dữ liệu từ một thí nghiệm có mang lại hiệu quả tích cực hay tiêu cực, từ đó đưa ra quyết định xem thí nghiệm đó có nên được triển khai rộng rãi hay nên bị hủy bỏ. Do bản chất ngẫu nhiên của số liệu thống kê, vấn đề này đôi khi không dễ giải quyết như chúng ta tưởng, và đòi hỏi phải áp dụng lý thuyết kiểm định giả thuyết từ thống kê học. Vì giới hạn về mặt thời lượng, chúng tôi sẽ quay lại thảo luận chi tiết về vấn đề này ở các bài viết sau.

(kết thúc phần chính)

Tài liệu tham khảo:

• [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 lăng kính thống kê: Bắt đầu từ việc không tìm thấy thứ gì đó
• Thảo luận về kinh doanh và nền tảng
• Tìm hiểu về hệ thống phân tán, vấn đề tướng quân và blockchain
• Thế giới ngoài tia sáng thiên niên kỷ
• Chính thống và dị đạo trong công nghệ
• Cuộc phiêu lưu của ba byte
• Nguyên tắc năm so với một trong công nghệ
• Ba cấp độ của kiến thức