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风控A B测试从入门到精通

共计 30 章节
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01
风控A/B测试概述
什么是A/B测试 · A/B测试在风控领域的核心价值 · 与传统风控策略评估的区别
A/B风控
02
统计学基础回顾
假设检验（原假设与备择假设） · P值 · 显著性水平
统计学基础回顾假设检验
03
风控A/B测试的适用场景
策略调优 · 模型迭代 · 规则阈值调整
A/B风控
04
风控A/B测试的局限性
样本量不足 · 长周期效应 · 网络效应
A/B风控
05
实验设计核心原则
随机化 · 对照 · 重复
实验设计核心原则随机化
06
风控场景下的随机化方法
用户级随机 · 请求级随机 · 分层随机
风控场景下的随机…用户级随机
07
样本量计算
基于二项分布的比例检验 · 基于连续变量的均值检验 · 使用Python计算最小样本量
样本量计算基于二项分布的比…
08
实验周期确定
基于最小可检测效应（MDE） · 基于流量预估 · 基于业务周期（如周末效应
实验周期确定MDE
09
风控核心指标定义
通过率 · 坏账率 · 逾期率
风控核心指标定义通过率
10
辅助监控指标
用户体验指标（如审批时长） · 运营成本指标 · 模型稳定性指标（PSI）
辅助监控指标用户体验指标
11
实验分组与流量分割
50/50分割 · 多组实验（A/B/C/D） · 流量动态调整
实验分组流量分割
12
风控A/B测试平台架构
实验配置模块 · 流量路由模块 · 数据采集模块
A/B风控
13
数据埋点与采集
关键事件定义（申请 · 审批 · 放款
数据埋点采集
14
实验数据预处理
数据清洗 · 异常值处理 · 缺失值处理
实验数据预处理数据清洗
15
假设检验方法（离散指标）
卡方检验 · Z检验 · Fisher精确检验
假设检验方法离散指标
16
假设检验方法（连续指标）
t检验（独立样本 · 配对样本） · Mann-Whitney U检验
假设检验方法连续指标
17
多重比较问题
Bonferroni校正 · Holm-Bonferroni方法 · FDR控制（Benjamini-Ho…
多重比较问题Bonferroni
18
结果解读与决策
统计显著性 vs 业务显著性 · 效应量（Cohen's h/d） · 置信区间解读
结果解读决策
19
风控A/B测试常见陷阱
辛普森悖论 · 幸存者偏差 · 数据窥探
A/B风控
20
辛普森悖论详解
定义 · 在风控中的具体案例（如分群后趋势反转… · 检测与避免方法
辛普森悖论详解定义
21
早停与动态监控
序贯检验 · 边界函数（Pocock · O'Brien-Fleming）
早停动态监控
22
网络效应与干扰
用户间干扰 · 竞争效应 · 溢出效应
网络效应干扰
23
长期效应评估
短期指标 vs 长期指标 · 用户生命周期价值（LTV） · 回溯分析
长期效应评估vs
24
风控A/B测试的伦理与合规
公平性 · 隐私保护（GDPR） · 对用户群体的潜在伤害
A/B风控
25
Python实战
使用scipy.stats进行假设检… · chi2_contingency · mannwhitneyu）
Pythonscipy.stats
26
Python实战
使用statsmodels进行样本量… · proportion_effects…
Pythonstatsmodels
27
Python实战
模拟A/B测试数据并计算统计功效与置…
PythonA/B
28
Python实战
构建一个简单的A/B测试结果看板（使…
PythonA/B
29
案例分析
信贷审批策略调优A/B测试（从设计到…
案例分析A/B
30
案例分析
反欺诈模型上线A/B测试（从设计到复…
案例分析A/B