与“理想化随机试验”相对应的 A/B 测试对比，注意到随机试验设计的观点通常过于简化。对于大规模进行的 A/B 测试，尤其是长时间进行的测试，很少能满足理想化随机试验的假设。
02月27日844评论
数据分析 36 计（23）：长期转化率 A/B 实验的问题，用边际结构模型纠正后结论反转
02月27日844评论
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数据分析 36 计（21）：Uber、Netflix 常用倍差法模型量化营销活动、产品改版影响效果
这篇文章将介绍倍差法和普通回归法在效应量评估上的真实差异。
02月27日514评论
数据分析 36 计（20）：优化新财年广告预算，乘法营销组合模型的 Python 实现
广告客户使用营销组合模型（MMM）来衡量其广告媒介投入如何促进销售增加，从而优化未来的预算分配。广告投入回报率（ROAS）和边际投入回报率（mROAS）是要关注的关键指标。
02月27日850评论
数据分析 36 计（19）：美国生鲜配送平台【Instacart】如何实现按时配送——使用分位数回归
在许多预测问题中，可能不仅需要平均水平。分位数回归允许近似分布的任何百分比，因此可以提供变量之间关系的更全面分析。
02月27日241评论
数据分析 36 计（16）：和 A/B 测试同等重要的观察性研究：群组研究 VS 病例-对照方法
群组研究（cohort study）和 病例-对照研究（case-control study）是观察研究的两种主要类型，主要用于医学判断评估疾病和条件暴露之间的关联，同时在商业分析...
02月26日449评论
数据分析 36 计（15）：这个序贯检验方法让 A/B 实验节约一半样本量
在相同的时间内可以运行更多的测试了，从而增加为用户找到更好的体验的机会。
02月25日1,1861
数据分析 36 计（14）：A/B 测试中的 10 个陷阱，一不注意就白做
本节概述了公司在执行 A/B 测试时可能遇到的十大隐患。 此外，本节还介绍了避免这些陷阱的方法，从而可以通过这种测试工作获得更高的投资回报率 (ROI)，并对报告的 A/B 测试结...
02月24日975评论
数据分析 36 计（13）：中介模型利用问卷数据探究用户心理过程，产品优化思路来源
中介模型比因果推断更准确的探究变量间的因果关系，利用这种分析，我们探索产品优化的思路，并清晰用户对产品优化的反应。
02月23日208评论
数据分析 36 计（12）：做不了 AB 测试，如何量化评估营销、产品改版等对业务的效果
营销活动效果分析，产品改版效果评估一直是互联网产品上线后分析师需要量化评估的重要任务，通过评估产品价值并从结果中学习来不断验证产品迭代方向，使其业务走向更加清晰。
02月22日910评论
数据分析 36 计（10）：Facebook 开源时间序列预测算法 Prophet 在分析师中热门使用
Facebook 所提供的 prophet 算法Prophet 是 Facebook 发布的基于可分解（趋势+季节+节假日）模型的开源库。该算法支持自定义季节和节假日，解决了像春节...
02月20日851评论