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火山引擎 A/B 测验渠道 DataTester 孵化于字节跳动业务内部，在字节跳动，“万事皆 A/B，一切可度量” 的试验理念广为流传，小到一条站外推送的消息，大到整个技术底层架构的优化修正，都会做 A/B 测验，甚至今天头条、抖音、西瓜视频等诸多产品的取名，也都和 A/B 测验有关。
那么怎么运用 A/B 测验渠道敞开一个试验呢？不同于外界关于 A、B 试验操作杂乱的认知，其实运用火山引擎 DataTester 敞开 A/B 试验的操作十分简单：
试验初始时接入 A/B 测验，首要也是 SDK 的接入，这种接入布置只需要一次，后续就能够直接运用渠道了。
在接入完结之后，敞开试验会有 9 个环节，包含“发现问题、提出假设、规划试验、功用开发，创建试验、搜集数据、剖析评价、得到定论、发布上线”，其中最后 5 个环节，运用 DataTester 能够智能化完结，所以用户其实只需要重视规划试验的环节，其他均能够交由 DataTester 一站式智能化处理完结。
具有字节特色的 DataTester 总结下来有以下六大亮点：
1.DataTester 是一站式的通用的渠道，不限试验的数量，而且能够支撑正交和互斥两类的试验，同时还供给了一些高档功用，比如父子试验，还有些动态流量的一些智能试验。
2.DataTester 能够适配十分多通用的场景模板，例如一些编程类的试验。同时为了降低试验的门槛，衍生了一系列试验模板，能够经过可视化装备来进行试验的装备。同时 DataTester 还有一些垂类场景，例如推送、站点 UI 优化、MVT 的试验、广告类的试验、广告增项度才能的试验等都有一些相应的试验的模板，用户能够直接运用，大降低了试验或学习的本钱。
3.DataTester 有安稳牢靠的分流机制。只有科学的随机分流或较安稳牢靠的分流的成果，才能保证试验定论的可信度，因而牢靠的分流机制十分重要。DataTester 经过 10 亿级 DAU 打磨验证，既安稳又能够支撑高并发，而且还有十分多灵敏的分流机制，能够支撑十分多的一些试验的功用。
4.DataTester 具有强壮灵敏的人群定向的才能，能够支撑 SDK 上报的属性事情流，还有用户画像标签的人群筛选，能够经过这些来进行人群定向。这些人群定向不仅能够支撑试验的定向圈人，也能够支撑 Feature Flag 发布的定向圈人。
5.DataTester 除了试验报告之外，还额外供给了剖析工具，能够协助用户快速评价试验，用更好的定论来进行决策。
6.DataTester 的试验报告和剖析才能都是根据科学智能的评价策略的。 DataTester 运用的核算策略跟字节跳动内部运用的是完全相同的，有两套分场景应用的评价结构并行在运用，而普通的 A/B 测验都是根据经典假设检验的。
目前，在外部客户的服务上，DataTester 已掩盖推荐、广告、查找、UI、产品功用等业务场景，供给从试验规划、试验创建、目标核算、核算剖析到终究评价上线等贯穿整个试验生命周期的服务。来自得到、美的、凯叔讲故事 APP 等企业客户，已经经过火山引擎 DataTeser 敞开了用数据驱动科学决策的路途。
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