Вопрос или проблема
Я студент четвертого курса Прикладной математики, в данный момент пишу дипломную работу о снижении дисперсии в онлайн-экспериментах. Моя цель — применить различные методы снижения дисперсии (например, стратификация, CUPED) в контексте A/B тестирования.
Поскольку я стремлюсь начать карьеру в качестве младшего аналитика в финтех-компании, я хотел бы провести свое исследование, используя реалистичные финтех-наборы данных, чтобы сделать мою работу более актуальной для отрасли.
Могли бы вы порекомендовать общедоступные финтех-наборы данных, подходящие для A/B тестирования и методов снижения дисперсии? Буду признателен за любые рекомендации по источникам данных или связанные научные статьи!
Спасибо!
Ответ или решение
Конечно, продолжим разговор на эту тему, предоставив вам информацию, полезную для вашего исследования в области снижения дисперсии и A/B тестирования в финтех-сфере.
Теория
В контексте A/B тестирования снижение дисперсии является ключевой задачей, так как оно позволяет точнее оценивать влияние изменений, при этом не увеличивая размер выборки. Основные техники снижения дисперсии включают методы, такие как стратификация и CUPED (Controlled Using Pre-Experiment Data).
-
Стратификация предполагает разделение данных на категории на основании заранее известных переменных, что позволяет уменьшить внутригрупповую дисперсию. Это особенно полезно в финтех-сфере, где данные могут быть сегментированы по типу клиента, географическому региону или уровню дохода.
-
CUPED (Controlled Using Pre-Experiment Data) – это метод, который использует предварительные данные для создания контрольных переменных, что в свою очередь уменьшает дисперсию остаточной ошибки. Этот подход требует детального анализа исторических данных и является весьма эффективным, если данные хорошо коррелированы.
Пример
Для того чтобы проиллюстрировать применение этих методов в финтех-среде, представьте, что вы проводите A/B тест на сайте финансового консультанта, чтобы исследовать влияние нового интерфейса на конверсию пользователей в подписчиков платных услуг. Вы можете применить стратификацию, сегментируя пользователей по возрасту, доходу или использованию предыдущих финансовых продуктов.
С другой стороны, CUPED может быть применён, используя исторические данные о поведении пользователей на сайте до внедрения нового интерфейса, что позволит учесть их прежние транзакционные или интерактивные паттерны.
Применение
Теперь о самом важном – о поиске подходящих наборов данных для вашей исследовательской работы. Поскольку вы сосредоточены на финтех-индустрии, я рекомендую следующие источники и наборы данных, которые могут быть полезными:
-
Kaggle – это всемирно известная платформа для совместной работы над проектами по анализу данных. Она часто содержит немало финансовых и банковских датасетов, таких как транзакционные данные кредитных карт и поведенческие данные пользователей.
-
UCI Machine Learning Repository – этот давний и проверенный репозиторий также содержит наборы, связанные с финансами, включая данные по кредитному скорингу и анализу риска.
-
Open Data Portals – порталы, такие как европортал Open Data или Data.gov, предоставляют доступ к экономическим и финансовым данным, которые могут быть адаптированы для академических исследований в области A/B тестирования.
-
FRED (Federal Reserve Economic Data) – предоставляет большой объем макроэкономических данных, которые могут быть полезны для идентификации трендов и выборок для стратификации.
-
Открытые API больших финтех-компаний – некоторые крупные компании, такие как Plaid или Yodlee, предоставляют API доступа к анонимизированным финансовым данным для разработчиков и исследователей.
Кроме поиска актуальных датасетов, я советую ознакомиться с академическими статьями и публикациями, такими как работы в журналах "Journal of Financial Economics" или тематические материалы на arXiv.org, которые могут содержать свежие методики и примеры их применения в индустрии.
В заключение, следует помнить, что реализм вашего исследования может быть значительно повышен за счет участия в хакатонах и межвузовских конкурсах, где часто предоставляются уникальные бизнес-данные для анализа и тестирования. Это не только улучшит ваши практические навыки, но и обогатит ваше портфолио релевантными примерами работ.
Надеюсь, эта информация окажется полезной для вашего дипломного проекта и дальнейшего карьерного пути в финтех направлении. Успехов вам в ваших начинаниях!