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引入optimizely数据实验室

当我们揭开序幕 opticon19 今天,我们想分享的东西,我们已经很努力的。它在我们很激动,一个方向迈出的第一步,我想你们很多人将要为好。十年前,丹siroker和我创办optimizely帮助人们用实验来做出更好的决策。这种想法让我从床上早晨,当我们开始,它仍然让我下床的十年后。

当时,当它来收集,分析,使他们的实验数据的意义,大多数球队都与基础挣扎,所以这是我们的重点。我们的实验结果页面,内置 统计引擎,旨在帮助客户查看实时结果和数据作出决定信任。这有助于管理人员扩展他们的实验方案,因为它确保每个人都在您的组织的观察实验结果一致,“自我服务”的方式,它“只是工作。”

但是,像任何权衡,我们专注于简单性和规模是有代价的:灵活性。这里的数据流水线optimizely的权力结果页面的观点:

optimizely数据实验室 Pipeline

每一个在这个管道组件由optimizely管理。他们能够无缝协同工作,因为他们是那种一揽子交易。

世界已经改变

今天,许多组织已经取代关闭的,现成的,具有强大的,集中的数据栈的所有功能于一身的分析工具,以提供他们的团队与他们的客户数据和业务指标的一致视图。许多已经建立了以建设基础设施和绘图从数据洞察任务集中式的数据团队。

而这些数据的团队喜欢实验。他们是专家,他们在提高组织的测试成熟度起到很大的作用,因为他们带来的结构,能量和先进的技术来回答与实验数据辛苦经营问题的工作。数据专家喜欢这些,灵活性往往比简单更重要。

我们与它改变

今天,我想与大家分享我们的愿景的未来 optimizely数据,有些事情我们将发布在未来几个月给数据团队,他们需要解答疑难问题与他们的实验的灵活性。

我们的愿景的核心是打破optimizely的结果管道进入可互换组件收集数据,测量指标,运用统计和共建共享报表。我们的目标是提供数据团队的灵活性,这些成分对自己的系统和数据结合起来,使他们能够回答他们与实验最困难的业务问题。

optimizely数据实验室

我们很高兴推出 optimizely数据实验室,数据团队的解决方案寻找湮没在实验中更深刻的见解。

optimizely数据实验室是实验分析,并报告建设一个强大的工具包。这包括:

  • 丰富的活动,一个新的可查询的实验数据集与细粒度的事件数据,如属性和事件代码。
  • 一套功能强大 实验分析库 含有多种统计测试,数据可视化工具,和连接器与optimizely和第三方实验数据的工作。
  • 实验室实验:用于执行与jupyter笔记本的ad-hoc试验分析和建筑实验报告便携式环境。

你能与此做什么?

optimizely数据实验室

如果你是一个数据的科学家,工程师,或分析师,您可以使用optimizely数据实验室:

  • 定制的使用我们的分析库和开源技术的实验报告称,许多已经熟悉和喜爱的外观和感觉: jupyter笔记本.
  • 通过查询我们的新的丰富的活动数据集包含复杂的指标和细分。
  • 与其他平台的关键业务数据参与此活动的数据,甚至要靠真理的另一个来源,无论是关闭的,现成的分析平台,如Adobe或像雪花或BigQuery的强大的数据仓库。
  • 使用optimizely的 统计引擎 估计与第一和第三方实验数据的实验效果。
  • 包括替代的统计模型,像我们内置执行t检验,新的贝叶斯推理模型,或您自己的定制机型。

下一步是什么?

optimizely数据实验室将很快进入内测阶段,我们将开始扩张,在未来数个月。我们正在采取这种做法,因为,就像我们的很多客户,我们学习过了,我们希望你的帮助。您可以 联系我们 今天在这里,我们会让你马上知道,我们已经准备好板载你。

敬请关注,因为我们才刚刚开始。

optimizely DXE Report