X5 DATA DRIVEN MEETUP #2

X5 запускает первый в этом году митап и сразу по АБ-тестированию. 27 января в 18:00 приходите на онлайн #Х5meetup по data-driven подходу в наших проектах. Обещаем – всё только самое интересное и эксклюзивное от главных спецов Big Data X5. С соблюдением дистанции, но с широким виртуальным охватом спикеры Х5 не только поговорят о последних разработках Х5, но и ответят на ваши вопросы.

ИТ и интернет

Программа митапа:

Станислав Морозов откроет митап с темой "AБ-тестирование в офлайн ритейле. Особенности дизайна эксперимента."

Поговорим о дизайне офлайн АБ-тестов, их специфике. Разберем 5 примеров-ошибок из реальной практики, которые можно допустить при дизайне экспериментов. Определим, в чем была проблема в каждом из примеров и какими методами можно минимизировать вероятность повторного возникновения данных ошибок в будущем. Под конец ответим на вопрос, как лучше выстраивать дизайн экспериментов и как это реализовано у нас.

Алексей Кучаев расскажет про "AБ-тесты на скоррелированных объектах".

Раскроем методы по улучшению свойств механизма АБ-тестирования в ритейле. В том числе, метод кластеризации, который позволил нивелировать влияние сезонного фактора, а также заметно снизить кросс-корреляцию в данных. Рассмотрим метод оценки, который позволил провести расчет эффекта на пилотной группе по отношению ко всей торговой сети, а также учесть имеющиеся различия в тренде. Реализованные методы позволили заметно повысить чувствительность механизма и при этом сохранить его устойчивость на приемлемом уровне.

Ерохин Артем раскроет тему "Как перестать беспокоиться и полюбить метаанализ".

Из этого доклада вы узнаете, что такое метаанализ, зачем он нужен и как обычно используется. Рассмотрим основные подходы, плюсы и минусы, некоторые инструмент, применяемые в процессе метаанализа. Закончим экспериментом, в котором опробуем изученные инструменты и убедимся в их полезности.

А подытожит мероприятие Ваагн Минасян с темой "Doubly Robust Difference-in-Differences Estimators: обзор способа оценки эффекта".

В докладе рассмотрим и обсудим статью Doubly Robust Difference-in-Differences Estimators (Pedro H.C. Sant’Anna, Jun Zhao, 2020). В этой статье выводятся оценки с двойной надежностью (Double Robust, DR) для среднего эффекта воздействия на целевую группу в условиях Difference-in-Differences и предлагаются оценки, которые состоятельны, если выполняется хотя бы одно из двух условий: или параметрическая модель показателя склонности (Propensity Score Model) верно специфицирована,    или параметрическая модель регрессии переменной исхода (Outcome Regression) для контрольной группы верно специфицирована.

В статье приводятся 2 оценки — для панельных данных и для повторяющихся кроссекционных данных. Мы обсудим случай панельных данных.

Встречаемся в 18.00, а разойдемся ближе к 21.00.

Смотрите программу и регистрируйтесь.

Трансляция пройдет на YouTube X5 Tech, но ссылочку мы вам обязательно пришлем!

И будем регулярно информировать о новых событиях #X5tech

Поделиться:

252 дня назад
27 января 18:00–21:00

Событие пройдет онлайн

Уже есть билет
Получить ссылку

Поделиться:

Есть вопросы?

Напишите нам, и мы обязательно вам ответим. Много интересного уже есть в нашей базе знаний.

Участник Организатор

Связь с организатором

Напоминаем, что для того чтобы получить ссылку организатору можно не писать.

На этот адрес придёт ответ от организатора.

Подпишитесь на рассылку организатора

Возврат билета

Если вы хотите вернуть билеты, вы можете сделать это по ссылке из письма с билетами или оформить запрос организатору в вашем  личном кабинете.

Подробнее о возврате билетов