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支付风控A B测试收益评估学习资料

共计 30 章节
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01
A/B测试基础概念
A/B测试的定义 · 在支付风控中的应用价值 · 与传统风控策略评估的区别
A/B测试基础概念
02
支付风控核心指标
交易成功率 · 欺诈率 · 误杀率
支付风控核心指标交易成功率
03
A/B测试实验设计原则
随机化 · 对照原则 · 样本量估算
A/B测试实验设计原则
04
假设检验基础
零假设与备择假设 · 第一类错误与第二类错误 · 显著性水平α与统计功效β
假设检验基础零假设
05
常用统计检验方法
Z检验 · T检验 · 卡方检验在风控A/B测试中的应用场景…
常用统计检验方法Z检验
06
样本量计算
基于二项分布与正态近似的样本量公式 · 使用Python进行样本量估算
样本量计算基于二项分布
07
实验分组策略
用户级随机 · 交易级随机 · 分层随机
实验分组策略用户级随机
08
流量分割与分流引擎
流量比例分配 · 哈希分流算法 · 一致性哈希
流量分割分流引擎
09
实验周期确定
最小实验时长 · 星期效应 · 月末效应
实验周期确定最小实验时长
10
收益评估指标体系
核心指标（成功率 · 欺诈率） · 辅助指标（响应时间
收益评估指标体系核心指标
11
收益计算模型
增量收益计算 · 净现值（NPV）模型 · 风险调整后收益（RAROC）在风控中…
收益计算模型增量收益计算
12
多臂老虎机（MAB）与A/B测试
MAB原理 · Epsilon-Greedy算法 · 汤普森采样在风控策略调优中的应用
MABA/B
13
连续监控与序贯检验
P值漂移问题 · 序贯概率比检验（SPRT） · 提前停止规则
连续监控序贯检验
14
多重比较问题
Bonferroni校正 · FDR控制 · Holm-Bonferroni方法在…
多重比较问题Bonferroni
15
实验效果评估
效应量（Cohen's d） · 相对提升率 · 绝对提升率
实验效果评估Cohen
16
用户分层与子群分析
按用户风险等级 · 交易金额 · 支付渠道进行分层收益评估
用户分层子群分析
17
时间序列与季节性调整
差分法 · 移动平均 · STL分解去除支付数据中的季节性波动
时间序列季节性调整
18
异常值处理
支付数据中的极端值识别 · Winsorize处理 · 稳健统计方法
异常值处理支付数据
19
实验数据收集与ETL
埋点设计 · 日志采集规范 · 数据清洗
ETL实验数据收集
20
Python实验分析工具链
Pandas数据操作 · Scipy统计检验 · Statsmodels回归分析
Python实验分析工具链
21
A/B测试平台架构
实验配置中心 · 分流服务 · 实时指标计算
A/B测试平台架构
22
实验报告自动化
Jupyter Notebook模板 · 自动化报表生成 · 关键指标仪表盘设计
实验报告自动化Jupyter
23
常见陷阱与偏差
新奇效应 · 选择偏差 · 幸存者偏差
常见陷阱偏差
24
网络效应与干扰
支付网络中的用户间干扰 · 溢出效应 · SUTVA假设的检验与处理
网络效应干扰
25
长期效应评估
短期指标与长期收益的差异 · 用户生命周期价值（LTV）在风控实验…
长期效应评估短期指标
26
合规与伦理
用户隐私保护 · 数据脱敏 · 实验透明度
合规伦理
27
案例实战一
风控规则阈值调整的A/B测试——从实…
案例实战一A/B
28
案例实战二
机器学习风控模型上线前的A/B测试—…
案例实战二A/B
29
案例实战三
支付渠道切换的A/B测试——成功率与…
案例实战三A/B
30
课程总结与进阶方向
A/B测试在风控中的未来趋势 · 因果推断方法（DID · RDD）介绍
课程总结进阶方向