Когда A/B-тестов десятки, считать каждого пользователя слишком дорого В новой статье на Хабре разбираемся, как перейти от пользовательских данных к агрегатам и не нарушить статистическую модель: • зачем приводить ratio-метрики к линейному виду; • как учитывать разный размер бакетов через взвешенную регрессию; • где в этой схеме место CUPED. Остаётся главный вопрос: как сократить объём данных и не потерять точность? Рекомендуем прочитать всем, кто строит или поддерживает платформы A/B-тестирования, считает продуктовые метрики и ищет баланс между скоростью расчётов и надёжностью выводов. 🔗 ссылка на статью