A/B實驗，是一種驗證假設的方法，其核心方法及原理分別是對照實驗及假設檢驗。在實際實驗時會從總體抽取部分個體組成樣本單位，并從個體實驗結果推斷總體結果。
由于對照實驗遵循單一變量原則，能通過對比發(fā)現(xiàn)因果性，并根據(jù)實驗結果量化正向和負向的影響程度。當實現(xiàn)了某個新的特性，我們無法準確預估上線后是增益還是減益，從風險和成本的角度考量，會切分小流量進行驗證。小型實驗也意味著大部分能在單研發(fā)團隊自助完成，時間和效率也能得到保障。A/B實驗，解決的是策略優(yōu)化問題，它能幫助我們從可選策略中選擇最優(yōu)策略。它可以讓我們在已達到的山上越來越高，卻不能用它來發(fā)現(xiàn)一座新的山脈。數(shù)據(jù)分析的過程中一般的次序為：相關性>>因果性>>效果。
先通過數(shù)據(jù)分析洞察相關性，再通過實驗提出假設，模糊預估其因果性。在證明成功后根據(jù)首次實驗效果，持續(xù)優(yōu)化時再進行清晰預估。正向指標，一般依據(jù)實驗路徑制定，是策略好壞的直接評價，如：留存人數(shù)->點擊人數(shù)->瀏覽人數(shù)->成交人數(shù)。
負向指標，適用于結果指標相近的場景，如實驗策略是下發(fā)公眾號模板，其中兩組的成交人數(shù)相近，但實驗組卻致使用戶取關人數(shù)激增。如正向收益小于負向收益，則應分析問題考慮優(yōu)化實驗或停止實驗。結果指標是實驗目的，過程指標體現(xiàn)如何完成。觀察指標則指的相關性指標，多用于預估上升空間，如成交人數(shù)上升，但件均金額較低或購買對象僅覆蓋本人。
遵循單一變量原則的代表是互斥實驗，即用戶同時間僅可進行一個實驗，通過流量的互斥保障實驗結果不受干擾。
但當實驗越來越多，同時間可進行實驗的用戶量減少。流量不足，樣本的代表性差。如果要等待前述實驗結束再進行下一實驗，驗證周期增長、效率降低。為了解決互斥實驗的流量問題，使用的方法是正交實驗，也稱分層實驗。在此，分層的依據(jù)是不同的實驗。
正交實驗能使流量共享，同時進行多個實驗，但我們需保障各層的劃分參數(shù)相互獨立且互不影響。
如：上一層的綠色字體不能與綠色背景正交。但綠色字體可以與藍色背景正交實驗，綠色字體也可以與只能推薦正交。最后還有一個小的細節(jié)是，實驗流量的來源不僅是上一層實驗。這里涉及的內容可以參考谷歌的論文《Overlapping Experiment Infrastructure》。實驗設計須注意的點是，盡量先粗后細，盡量先追求深度再追求廣度。當產品有明顯不佳的體驗，其實更應該迅速迭代優(yōu)化，并不是每件事都要有數(shù)據(jù)、有實驗證明。
唯一性指在用戶進行實驗時，從始至終僅命中相同的策略。幫助我們更準確的歸因并讓用戶維持相同的體驗。均勻性原則有兩層定義，數(shù)量的均勻和特征的均勻。前者是為了保證組間樣本數(shù)量，減少因數(shù)量小導致實驗波動過大，后者則能使樣本代表性更強。假設分組中的女性占比過高，則實驗的結論無法推斷男性在這一實驗中是否有類似的行為。特征的均勻也應與實驗目的相結合，如實驗指標為某按鈕點擊率，實驗組樣本的點擊率已在較高的基準線上，則可能無法分析策略優(yōu)劣。完全隨機分組，也稱CR（Complete Randomization），是最常見的隨機分組方式之一。常見的實現(xiàn)形式為對某ID字段哈希后對10取模，根據(jù)結果值進入不同的組。如果隨機選取ID進行哈希取模，那么是簡單隨機抽樣。如果先將ID排序，逢6取1（6、16、26...）后再進行哈希取模，我們也稱之為等距抽樣。完全隨機分組，由于不考慮樣本的特征是否均勻，可能會導致某組樣本的結果指標偏高或者偏低。為了解決此問題，我們可以AA實驗觀察樣本差異或使用重新隨機分組（ReRandomization）。其原理為，每次隨機分組后，通過驗證組間差異是否小于設定的閾值。如果差異大于閾值，則重新分組，否則則停止分組。此方法相比完全隨機分組更準確，由于缺乏重跑的依據(jù)，得到合適的樣本是概率性的，也可能造成很大的耗時。一般而言樣本量越大，重分的次數(shù)越少。Adaptive自適應分組，是滴滴AI Lab團隊自研的分組方法，其能夠在只分組一次的情況下，讓選定的觀測指標在分組后每組分布基本一致。它在每次分組的時，記錄當前分配的樣本數(shù)以及樣本分布，并計算當前對象分配至該組后該組的特征均勻情況，從而決定應分至哪個組。A/B實驗，是小流量驗證的實驗方式，那我們應如何放量呢？3）效果穩(wěn)定，不因時間周期等元素變化劇烈波動常見的放量方式有兩種，流量開放以及實驗推廣。流量開放包含了實驗內對照組和實驗組流量的切分，也可在源頭再增加樣本。實驗推廣，則是將此實驗在其他特征、行為的群體中推廣。再實驗的原因，從效果的次序來看是：無法肯定是否有效果->無效果->效果不明顯->負反饋。負反饋如果影響了核心流程，則應考慮終止實驗。
關于這2者的分析方法和需求分析是相近的，可以參考邏輯樹“自下而上”的方法，先將每1環(huán)節(jié)可能出現(xiàn)的問題，再依次向上聚合。在分組中占優(yōu)勢的一方，在整體中有時反而是劣勢的一方。只看結果，卻忽略了呈現(xiàn)結果的用戶是誰。
一開始對實驗策略有較好的回應，但一段時間迅速消失。
前2者，主要用于探究樣本的代表性和均勻性。新奇效應則應在單一變量下，重復、長時地進行實驗，保障實驗結果不受實驗影響。這篇文章始終感覺難度很大，從雙盲實驗到A/B實驗，這兩個詞已經被成千上萬的文章解讀過很多遍，讓我甚至寫不出前言。最終選擇的切入點是，邏輯梳理和知識再提煉。也因為再提煉，會根據(jù)自身的理解省略了前期建設、上線監(jiān)控等環(huán)節(jié)，其中監(jiān)控更適合開單章，而數(shù)學、算法原理已經有朋友總結了很全面了，有興趣的朋友可以閱讀下方的參考資料。
https://www.6aiq.com/article/1555861276270?p=1&m=0https://www.cnblogs.com/wobujiaonaoxin/articles/11910326.html4、abtest-數(shù)據(jù)分析-假設檢驗基礎https://cloud.tencent.com/developer/article/1427845http://www.woshipm.com/pmd/805326.html6、區(qū)塊鏈節(jié)點間的數(shù)據(jù)驗證：哈希值與非對稱加密http://www.woshipm.com/blockchain/1019704.html7、Overlapping Experiment Infrastructure重疊的實驗基礎設施https://max.book118.com/html/2018/0131/151334020.shtm8、AB實驗在滴滴數(shù)據(jù)驅動中的應用https://mp.weixin.qq.com/s/RQmb4c0U3j7NKNWqERvkrQ
本文系作者：
Wise Wong
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6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
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8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
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