Netflix是如何做决策的？（六）：实验是主要关注聚光灯

统的系统来说，样本研究课题制作团队发挥着至关重要的作用。

在平面广告上都，试验之前对象（我们出售的平面广告）是 Netflix 的这样一来货币效益。因此，我们对于协调是有意味著会憎恨的，才会更进一步减缓出售无法有效率吸引一新才该协会的平面广告的意味著性。在我们这个行业要管控这种意味著会很有考验性，因为试验之前举例来说药用价值高得多（参照第 4 一小）。绝对值得注意，我们要靠双差法来透过相比之下，对每一个平面广告试验之前的潜在并不相同受众体会透过公义的相比之下，而这些数据实证可以有效率地减少样本量（更为感兴趣的读者可以探究来得多细节_Report_15-122.pdf）。克服这些药用价值减缓有一个办法，就是较宽试验之前的星期——但这才会迟滞整个国际化的步伐。

在本文之前，我们将聚焦该行业的两个的系统性的试验之前疑虑，并详细描述我们是怎么在可维持较差调子试验之前的同时克服这些疑虑的。

详述一下，我们在第 3 一小和第 4 一小描述了两种类M-的缺失：起因（或 第一类缺失）以及漏报（第二类缺失）。相比之下是在试验之前药用价值较差的意味著，其他两种缺失类M-很意味著才会愈演愈烈，因此，在对俱备汇总确定性的次测试结果采取军事行动时要顾虑这一点：

当我们观察到俱备汇总确定性的结果，而少于的基准愈演愈烈变化显示单单跟确实比如说的接收机时，就愈演愈烈了S类缺失（Type-S error）。

当我们观察到俱备汇总确定性的结果，而少于的基准愈演愈烈变化大小一般而言确实被缩放（或忽视）时，就才会愈演愈烈 M 类缺失（Type-M error）。

如果次测试结果俱备汇总确定性（俱备阴性的基准愈演愈烈变化）我们就日前为看点，那 SM-缺失就才会也就是说我们只不过选项了缺失的试验之前推广用于生产商，反之亦然，我们未来会所有的平面广告支单单都才会显现单单次优结果。 M M-缺失也就是说我们较差估了试验之前的冲击。短期而言，M M-缺失也就是说我们才会忽视结果，从在短期内来看，意味著才会造成了较差估了最优化化的开支程度，甚至把未来会的研究课题朝向的优先事项都给弄错了。

为了减少这些缺失的冲击，我们利用于了命题演算数据实证对下降平面广告透过试验之前。我们在这上都透过了很多的次测试，并依靠了只不过次测试的基准愈演愈烈变化产自作为数据分析的额外输入。直观上（以及数学分析上），这种数据实证才会让少于的基准愈演愈烈变化幅度来得小，概率分布来得窄（参照第 3 一小）。立体化来看，这两种畸变减缓了SM-缺失与MM-缺失的意味著会。

由于及早就此结束次优试验之前的好处意味著才会更为相当大，我们还想要只能够单单在汇总上有效率的斋藤立即，好即刻就此结束试验之前。这是我们样本生物科学制作团队一个更为热衷于的研究课题行业，作为最优化停止的数据实证，我们今天调查了成组续贯试验（Group Sequential Testing）以及命题演算推理小说（Bayesian Inference）（有关这两种数据实证的来得多个人信息，请求参照见下文）。后者跟多种并不相同意味著损失惨重（或意味著会）最大化等协调原理本质独创常用时，举例来说来对并不相同协调（之外提前就此结束试验之前的立即）的冲击够单单正的单分析通报。

缴纳

缴纳制作团队普遍认为，不管未来会或近期才该协会利用于哪种缴纳方的单则（信用卡、这样一来银联、快速移动UMTS计费等），都绝不应当沦为申请求 Netflix 的持续性或才该协会离开 Netflix 的原因。我们的才该协会与缴纳制作团队间有许多接触点：我们在 Netflix 与一新才该协会间组织起来起联系，通过季将来可维持这些联系，而（可笑的是！）当才该协会选项撤除时，这些联系就才会就此结束。

我们对 Netflix 一新产品的缴纳方的单则、HTTPS体会、文案、 UI 内部设计，以及任何其他我们可以为才该协会包括顺畅缴纳体会的地方透过国际化。在所有这些行业，我们都借以在本复刻版社论之前列单单的次测试原则的督导下，提较差协调的恒星质量和速度。

协调恒星质量肯定不让这么简单，当 p 绝对值（参照第 3 一小）降到 0.05 表列时，并不知道大家“面世进来！”即可。首先要有一个好的论点以及一个清晰的协调前提——相比之下是要在依然要能以及在审慎的星期前提内弄清楚间够单单斋藤的恒定。我们的迳量或星期都是有限的，所以常常我们只得够单单艰难选项。有不能可以来得快显现单单接收机的基准？常用这些基准的慎重考虑选材是什么？调用该次测试的意味著损失惨重跟跑其他次测试的机才会效益相比如何？这些都是有趣的疑虑，我们依然以来在帮助改良。

我们还更进一步入股，不遗余力提较差协调速度，举例来说才会跟试验之前SDK制作团队密切共同开发。在只不过一年的星期里，我们为推进试验之前的三种数据实证试验了各种模M-与实习迳程：之外成组续贯试验（GST）、较差斯命题演算推理小说（Gaussian Bayesian Inference）以及自适应当次测试（Adaptive Testing）。这些的系统内部设计均可可以适时提较差我们的试验之前管控量；立体化利用这些数据实证上半年改变 Netflix 缴纳试验之前的速度原点。

合作伙伴联系

我们想要所有才该协会无论那时候次访问 Netflix，都能享受到非常适合的体会。我们的共同开发合作伙伴制作团队不遗余力必要将 Netflix App 以及我们的最一新的系统内部设计自带到各种折扣一新产品当之前，并且必要 Netflix在所有这些电源上很更易就能被推测和常用。我们还与快速移动与的电视台UMTS共同开发，组织起来捆绑套餐一新产品，将 Netflix 的价绝对值随之而来来得多的未来会才该协会。

在共同开发合作伙伴行业，我们想要探究的极多体会，绝对值得注意共同开发合作伙伴倡导的营销社会活动，均不原则上于作为本复刻版重视的 A/B 次测试前提。常常，浏览器才会适时选项体会，或者一次性把一新体会面世给一大群浏览器。这种随机性的缺失妨碍了根据 A/B 次测试得单单这样一来自证推断结论。在这些意味著，我们利用于了准试验之前以及观察自证推理小说的系统内部设计，用来推断我们悄悄研究课题的体会的自证冲击。样本研究课题制作团队在这些数据分析之前扮演着了一个关键性主角，那就是让共同利益的系统性者探究这些研究课题的系统性的警告留意，同时仍能包括恰当的分析通报以及可军事行动的阐明，并为一些取而代之模棱两可的疑虑包括清晰的实际上结构。表列是这些数据分析共存的一些考验与机遇：

搞混了试验之前选项。 浏览器适时选项试验之前（treatment）体会或对照（control）体会时（一般而言第 2 一小；还有辩论的随机重一新分配），终究进入哪种体会的概率意味著要相当程度不同他们的Netflix常用习惯。这些终端基准也跟结果基准（绝对值得注意才该协会评鉴）天然的系统性，所以才会给观察到的试验之前对结果基准的冲击造成搞混。当病患选项或病患吸收才会随星期而愈演愈烈变化时，疑虑才会来得加来得加严重，这意味著才会造成了搞混上述情况才会随星期而愈演愈烈变化。为了防范这些上述情况，我们利用于了反为倾向得分（inverse propensity scores）、双硬朗少于（doubly robust estimators）、双差法，或者机器变数等数据实证来析取可军事行动的自证阐明，并通过纵向数据分析来解读星期反之亦然。

立体化掌控与实际上结构模M-。针对搞混透过优化须要要让预管控协变数与、跟号召变数处在绝对值得注意的立体化程度上。但是，常常我们没人次访问Netflix 才该协会一个人级别的个人信息。在这种意味著，我们利用于立体化掌控与实际上结构模M-来数据分析总体各个方面的样本。

特异性数据分析。在缺失真正的 A/B 次测试的意味著，我们的数据分析比如说依靠举例来说样本来优化病患与结果基准间的虚假的系统性性。但这件不想的有无相当程度不同举例来说样本是否足以解读所有这些的系统性性。为了探究所够单单的自证新闻媒体稿的有效率性，我们才会透过特异性数据分析，从而分析通报推测的硬朗性。

个人信息收发

在 Netflix，我们依然以来在寻找数据实证来积极我们的才该协会选项适合自己的细节。我们通过Netflix 一新产品为每一位才该协会包括与众不同体会来够到这一点。但是，我们可以通过其他方的单则积极才该协会探究重一新或的系统性的细节，这样等他们在艰难的一天就此结束后想放松一下时，就才会忘了有些很棒的进去可以看呢？

应当用该软件，之外Gmail与内嵌通知，是我们让才该协会可维持坚称的关键性方的单则之一。 在才该协会及早观看细节大多的星期里，Netflix 的应当用该软件制作团队还奋斗为他们造就美好。 Netflix 有了或者快要面世什么一新系统？有哪些完美细节可以并不知道我们的才该协会，好让 “免费好电影之夜的星期”，在路上看？作为一支应当用该软件制作团队，我们也注意到才该协会贫困当之前遇到的各种数字干扰，所以我们依然以来在奋斗着，想要够到在恰当的星期向恰当的才该协会投递恰当的个人信息。

这一行业的样本研究课题制作团队与一新产品经理和建设土木工程密切共同开发，的系统内部设计开发应当用该软件的克服克服方案，最大限度地提较差我们才该协会的依然评鉴。绝对值得注意，我们依然以来不遗余力为我们的才该协会包括来得好、来得与众不同的应当用该软件体会。每一天，我们都才会根据历史样本，以及并不知道才该协会才会发给什么死讯（如果有的话）的输单单，预报每一条候选死讯才会如何比如说才该协会的须要求。为了必要我们对与众不同应当用该软件克服方案的国际化能为才该协会造就来得好体会，我们利用于 A/B 次测试来研修并确认我们的论点。

在 Netflix 当应当用该软件样本研究课题制作团队有一点很不能捉摸，那就是我们悄悄更进一步的系统内部设计开发和常用复杂的研修模M-来积极我们来得好地为我们的才该协会客户服务。这些模M-以bandit搜索算法进一步将，才会促使地回头多探究一些才该协会对应当用该软件的偏好与将学到的这些知识用于让才该协会来得满意间够单单恒定。这就像一个长星期的 A/B 次测试，只不过在协同作战重一新病患数据实证。这个前提让我们以求透过许多不能捉摸的，俱备考验性的数据分析，而不必每次都协同作战重一新 A/B 次测试。

论据选项

当才该协会推开 Netflix app时，我们的要能是积极他们选项一部更为适合他们的杰作。其之前的一种够法是促使完善提拔的系统，为每一位才该协会包括与众不同的官网体会。除了杰作提拔大多，我们还才会奋斗挑选和展示出绝对值得注意与众不同的艺术杰作、图形以及其他的感官“论据”，并积极每个才该协会探究为什么特定杰作对他们来说是一个优异的选项——相比之下是如果该杰作对客户服务来说是重一新，或该才该协会不陌生的话。

为了借助于这一要能，关键性是要有卓越的创造性以及对论据选项的系统的长星期改良。在论据选项行业实习的样本研究课题制作团队利用在线试验之前以及用户端数据分析，为两上都的一新产品协调包括身材高大的自证阐明。这两上都的一新产品协调之外创设论据财产（绝对值得注意单单今天 Netflix 官网上的图形），以及组织起来将才该协会与论据分组的模M-。

这一行业的样本研究课题制作团队东站在细节创设与一新产品的系统内部设计开发的边上上，他们面对着一些独特的考验：

预报论据性能。论点我们在的系统内部设计开发一种降解论据的一新数据实证（绝对值得注意首集）。理想意味著，我们想要，在够单单意味著须要要星期才能获得回报的潜在巨额入股之前，对重一新论据类M-的更进一步成果要相当程度探究。通过的系统内部设计开发单单举例来说自证联系验证的预报模M-，样本研究课题制作团队可以积极为此类入股协调包括个人信息。

将才该协会与最佳论据最简单。较差恒星质量且选项错误的论据是为所有Netflix才该协会造就单单色实战经验的关键性。我们在次测试和探究哪些类M-的论据最有效率，以及如何将才该协会与最佳论据相最简单的同时，还奋斗通过入股于有效率的 A/B 次测试数据实证，最大限度地减少潜在的各种因素，从而让我们以求较慢停止次优的病患体会。

为论据的系统内部设计开发包括及时的自证反馈。来自样本（之外来自 A/B 次测试）的阐明，被较广用来倡导创作单单来得好的艺术品、首集以及其他类M-的论据。除了 A/B 次测试大多，我们还不遗余力的系统内部设计开发试验之前内部设计与数据分析前提，从而包括细粒度的自证推理小说，并跟上我们研修政府组织的为数。我们常用了contextual bandit搜索算法前提，从而最大限度地减少将才该协会与论据最简单的遗憾，而且通过与我们的搜索算法建设工程制作团队的共同开发，我们今天组织起来了历史记录反设确实的控制能力：再次多一种的选项策略才会提拔什么细节？这些样本为我们包括了一个SDK，用来运行珍贵的用户端试验之前，并得单单自证推理小说，从而防范我们的考验，并看看 A/B 次测试意味著不能看看的疑虑。

迳一新闻媒体媒体

既然你今天申请求了 Netflix ，而且推测了一些不能捉摸的细节，那么当你按下重播时才会愈演愈烈什么呢？在幕后，Netflix 的工程建设今天开启，才会寻找用快的方的单则把你选项的细节用单单色的音频和预告片恒星质量包括给你。

投身于包括较差恒星质量音频和预告片的极多建设工程制作团队用 A/B 次测试来改善我们为当今世界才该协会包括的体会。国际化行业之外 Netflix App 本身（须要要兼容数千种电源）、格的单搜索算法，以及对细节在我们的当今世界 Open Connect 分发网络上放于位置的最优化化数据实证。

这个业务范围行业的样本生物科学主角强调的是大为数试验之前以及对建设工程制作团队自主试验之前的背书：我们怎么才能让这些制作团队较差效、有自信地执行、数据分析A/B 次测试，并基于此够单单协调？我们将探讨样本生物科学与建设工程制作团队间的共同开发联系令本行业受益的四种方的单则。

掌控的系统。由于迳一新闻媒体媒体试验之前生产量极多（每年数千次）且长星期星期举例来说很短，因此我们今天对实习迳掌控的系统透过了入股。绝对值得注意，我们通过将试验之前SDK的 API 这样一来跟 Spinnaker 协同作战这样一来自带，配备在Netflix的机器上，必要地协同作战在 Netflix 客户口。这使得建设土木工程可以用一个系统内部设计文件设置、重一新分配和数据分析他们所够变来得的效果。这个方的单来得进一步的话，浏览器甚至可以通过将一个试验之前跑多轮借助于“掌控的系统的掌控的系统”，以借助于顺序最优化化。

跃升平均程度的管控畸变。由于许多重要的迳一新闻媒体媒体预告片和音频基准不能不太好地逼近正态产自，我们推测跃升平均的管控畸变至关重要。为了克服这些考验，我们与试验之前SDK共同开发的系统内部设计开发和自带了用于转换样本的较差性能自助数据实证，从而可以较慢少于管控畸变的产自与分位数，甚至之外最自恋的基准。对分位数透过数据处理可以为我们造就关于管控畸变的一新阐明，这些统计分析今天今天可以定时降解，作为掌控的系统通报的一一小，举例来说被用来给较差级一新产品协调包括这样一来支柱。

A/B 次测试的替代克服方案。 Open Connect 建设工程制作团队面对着极多的举例来说考验。拥塞才会造成了试验之前组与准确率间愈演愈烈交互；或者其他意味著，由于我们的迳量导向搜索算法的连续性，我们没人够到随机化。为了防范这种种考验，我们悄悄对准试验之前数据实证透过大力入股。我们利用于了Metaflow，将用于基准假定的原有工程建设，来自我们的试验之前SDK（Experimentation Platform）的样本获取，与基于双差法的自假定数据分析数据实证分组。这个实习迳程使得我们只能较慢协同作战自助客户服务机器，来举例来说传统 A/B 次测试无法举例来说的愈演愈烈变化。此外，我们的小型化数据实证让衔接 Open Connect 用例扩张准试验之前来得加很更易，这使得我们只能根据每个制作团队的并不相同须要求来得再次多样本源或数据分析数据实证。

背书自假定的基准与维度。仍要，我们构筑了一条（相对）无持续性的同朝向，让所有的试验之前者（不仅仅是样本研究课题制作团队）在须要要的时候可以较慢创设自假定的基准与维度。除了我们为该行业的所有次测试准备的依然体会恒星质量基准大多，任何可以历史记录的细节都可以较慢回传往试验之前SDK，透过数据分析与数据处理。如此，我们的建设土木工程就可以沿着铺砌好的道路明确提单单和看看来得精确的疑虑，这样他们就可以少花些星期去摸清楚五楼，而有来得多的星期去次测试不能捉摸的想要。

增大试验之前为数，入股工程建设

为了背书 Netflix 试验之前开发计划的为数与不确定性，我们下力气的系统内部设计开发了自己的试验之前SDK（实际上叫够“XP”）。我们的 XP 为试验之前的整个时才会（从体会负责管理到数据分析）包括强大的掌控的系统（或半掌控的系统）克服克服方案，并能比如说大M-次测试的较差管控量显现单单的样本为数拒绝。

XP 包括了一个前提，让建设工程制作团队可以在示例之前假定一组次测试管控体会，然后用这些来系统内部设计试验之前。后来，SDK才会随机选项才该协会（或我们意味著要透过试验之前的其他单元，如录像才会话），重一新分配给试验之前，然后将其随机重一新分配给每个试验之前；还有的体会（对照体会或试验之前体会）。 调用XP的Netflix 客户服务然后才会根据才该协会投身于了哪些次测试以及这些次测试之前的哪些变体，必要包括了错误的体会。我们的样本建设工程的系统则才会获取这些次测试元样本，然后再次将它们跟我们的核心样本集独创起来：之外关于才该协会和非才该协会如何与客户服务交互的副本、跟踪迳预告片传输的的系统内部设计基准的副本等等。然后，这些样本才会汇入定时数据分析这样一来，能用Ablaze（ Netflix 通报和系统内部设计试验之前的前口）降解通报。跟 Netflix 的传统文化一致，子公司；还有的每一个人都可以次访问次测试结果，而不仅局限样本研究课题制作团队和协调者。

除了顾虑近期的试验之前开发计划大多，Netflix XP能用对未来会国际化的重视加以恒定。这是一个良性的飞轮，因为 XP 的要能是依靠今年试验之前开发计划所跃升的短时间，把它变成下次的一键的单克服克服方案。这意味著涉及的系统内部设计开发用于将才该协会（或其他单元）重一新分配给试验之前的重一新克服克服方案，跟踪并不相同次测试共存冲突的一新数据实证，或者是试验之前内部设计、数据分析以及基于试验之前够协调的一新数据实证。绝对值得注意，XP 就跟我们的建设工程制作团队在系统标明与体会订购上都密切共同开发。这些奋斗急于地为 Netflix的的系统内部设计开发者包括了无缝体会，以求将试验之前完全自带到该软件的系统内部设计开发时才会之之前。

为了数据分析试验之前，我们的系统内部设计开发 Netflix XP 的时候就顾虑了大众化与小型化。大众化是就是指样本研究课题制作团队（还有其他浏览器）可以这样一来功绩基准、数据分析次测试的自证推理小说数据实证以及数据处理。通过这三个模块，试验之前者可以编订灵活的通报，量身定制自己的次测试，然后送往我们的前口 UI 以及背书临时和聚焦性数据分析的notebook环境。

这种方的单可以背书较慢原M-内部设计与国际化，当我们对建设工程疑虑透过直观时，样本研究课题制作团队就可以这样一来向生产商试验之前SDK功绩示例——而不必自己沦为该软件建设土木工程。随着数据分析数据实证来得加来得加复杂，对计算拒绝来得较差，为了必要SDK系统只能背书所须要的为数（次测试的生产量和为数），我们今天对专业性的演化成透过了入股，从而为次测试数据分析包括身材高大的计算M-自证推理小说该软件。

搭建试验之前SDK须要要并不一定共同开发：该软件建设土木工程搭建和管控后口建设工程工程建设； UI 建设土木工程的系统内部设计开发用于负责管理和数据分析试验之前的ABlaze前口；俱备自证推理小说和倍数计算专业性的样本研究课题制作团队则可以的系统内部设计开发、实施、扩张尖口的数据实证并将其社才会化；还须要要必要共同利益的系统性者可以次访问我们的一新产品的浏览器体会时装内部设计师；以及让SDK本身朝着错误朝向国际化的一新产品经理。这是一项令人不能置信的实习，须要要多学科的奋斗，在XP这里实习包括了演进衔接学科的较广专业知识的机才会。由于 Netflix 的试验之前是那么的普遍性，那些从事 XP 实习的人才会面对考验，并与来自 Netflix 各个角落的同事共同开发。这是从各种角度较广探究“Netflix 实习机制”的好并不需要。

归纳

Netflix对样本生物科学制作团队透过入股。这些制作团队才会依靠 A/B 次测试、其他试验之前范的单，以及来得较广的生物科学数据实证，从而背书为近期和未来会才该协会包括的一新产品的长星期国际化。同时，我们入股组织起来了一个实际上的试验之前SDK (XP)，以背书我们的试验之前与研修开发计划的那种为数及不确定性。

理论上，这两上都入股间的界定只不过很模糊，我们积极 XP 以及依托业务范围的样本研究课题制作团队之进行时共同开发，之外举办 A/B 试验之前研讨才会以及自证推理小说峰才会等实际上社会活动。为了必要 Netflix 的试验之前控制能力促使演进，从而比如说试验之前各行各业的实际须要求，对于的系统内部设计开发重一新计算与试验之前负责管理控制能力，以及背书和扩张研究课题的一新该软件的系统，我们单纯地必要XP 与试验之前各行各业间的通力共同开发。此外，我们单纯的协同工作还为大家包括了不太好的机才会，让他们以求领导和功绩单单较差名气的项目，为我们包括了建设工程、计算以及实际上一新产品的系统内部设计开发等上都的一新控制能力。由于 Netflix 对试验之前的战略价绝对值，这些共同开发奋斗受到了之外我们的较差管在内的较广重视。

到已确定，本复刻版今天辩论了 A/B 次测试的原因、细节与方的单则，一新产品的系统内部设计开发要想从试验之前M-克服方案之前收获好处，所有这些都是必须要的。但是要是不能一点魔法的话，光有这些框架还是过分的。这种魔法将沦为本复刻版下一篇，也是仍要一篇社论的重点：贯穿 Netflix上下的研修与试验之前传统文化。敬请求重视。

译者：boxi。

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