AI 工程学习系列

数据分析与工程质量

从指标和实验到测试、重构与技术决策,保留可复核的依据。

3 篇文章 · 按顺序学习
建议基础:能阅读 Python、表格和简单统计表达;无需真实业务数据。 离线示例用于检查核心机制;完整平台或项目需按文中步骤另行实现与验收。
用数据和检查结果支撑工程判断。

系列目录

  1. 指标、图表和实验怎样回答同一个问题

    以课程目录的合成数据说明指标分母、缺失、延迟分布与实验分配,区分描述性差异和能支持决策的证据。

  2. 埋点之前先定义数据的用途与边界

    围绕课程完成事件定义用途、最小字段、版本与迟到规则,追踪重复、缺失和删除对指标的影响。

  3. 用测试和决策记录支持代码演进

    以整数折扣规则说明行为契约、舍入边界与测试层级,用小步重构和决策记录保留代码演进的依据。

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