選取正確的樣本數(shù)量，選取足夠大的數(shù)量，剔除極端或偶然性數(shù)據(jù)的影響。08年奧運(yùn)會(huì)上，姚明的三分投籃命中率為100%，科比的三分投籃命中率為32%，那么是不是說(shuō)姚明的三分投籃命中率要比科比高？顯示有問(wèn)題，因?yàn)槟菍脢W運(yùn)會(huì)，姚明只投了一個(gè)三分球，科比投了53個(gè)。

制定相同的抽樣規(guī)則，減少分析結(jié)論的偏差性。比如兩條Push文案，第1條“您有一個(gè)外賣暖心紅包未領(lǐng)取，最大的紅包只留給最會(huì)吃的你，點(diǎn)擊進(jìn)入”，第2條“送你一個(gè)外賣低溫福利，足不出戶吃喝熱騰美味，點(diǎn)擊領(lǐng)取 ”。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，第二條Push文案的點(diǎn)擊率比第一條同比高了30%。那么真的是第二條文案更有吸引力嘛？結(jié)果發(fā)現(xiàn)是第二條Push文案的接收人群的活躍度明顯高于第一條造成的。

剔除版本或節(jié)假日因素的干擾，新版本剛上線時(shí)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)往往會(huì)很好，因?yàn)橹鲃?dòng)升級(jí)的用戶一般是高活躍度的用戶。臨近周末或大型節(jié)假日的時(shí)候，用戶的消費(fèi)需求會(huì)被觸發(fā)，電商類應(yīng)用的訂單轉(zhuǎn)化率也會(huì)直線上升。因此，在數(shù)據(jù)對(duì)比的時(shí)候，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上要保持對(duì)應(yīng)。

對(duì)歷史數(shù)據(jù)遺忘。人與數(shù)據(jù)技術(shù)不同，數(shù)據(jù)技術(shù)有著100%的記憶能力，而人類根據(jù)艾浩賓斯遺忘定律1天后只能記起33%，6天后25%，31天后21%。因此，我們要合理的選擇篩選時(shí)間段。比如猜你喜歡模塊不僅要對(duì)興趣標(biāo)簽的計(jì)分進(jìn)行一定的加權(quán)處理，也要結(jié)合商品的生命周期等因素做一系列的回歸實(shí)驗(yàn)，得出受眾人群對(duì)各類興趣和購(gòu)買傾向的衰退曲線，利用有規(guī)律的時(shí)間變化有效刪除老數(shù)據(jù)，去提升模塊的點(diǎn)擊率。

實(shí)驗(yàn)需拆分A1組，也就是在實(shí)驗(yàn)組B和對(duì)照組A上再增加一組A1，A1和A的規(guī)則保持一致，然后探究AB的數(shù)據(jù)波動(dòng)與AA1比較，剔除數(shù)據(jù)的自然/異常波動(dòng)帶來(lái)的影響。以我實(shí)際的A/B實(shí)驗(yàn)表明，設(shè)立A1組是非常重要且必要的，不管數(shù)據(jù)量級(jí)有多大，相同實(shí)驗(yàn)規(guī)則的兩組在數(shù)據(jù)也會(huì)有一定的小幅波動(dòng)，而這小幅波動(dòng)在精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的今天，對(duì)我們的判斷可能形成較大的干擾偏差。

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