A/B实验方法与实践总结

1. 什么是A/B实验及其作用

A/B实验是一种通过对照实验和假设检验来验证假设的方法。它通过小流量实验验证新特性对总体的影响，降低风险和成本，并提高实验效率。适用于策略优化和选择最优方案，但不能用于发现新的方案。

2. 数据分析的目的

数据分析的核心流程包括相关性、因果性和效果验证。先洞察相关性，再通过实验验证因果性，最后依据实验效果优化策略。

3. 确认实验指标

实验指标分为正向指标、负向指标、结果指标、过程指标和观察指标。正向指标衡量策略效果，负向指标评估潜在风险，过程指标体现实现过程，观察指标用于预估上升空间。

4. 制定实验策略

4-1. 实验类型

互斥实验遵循单一变量原则，但流量不足时效率较低。正交实验通过分层解决流量问题，允许同时进行多个实验。

4-2. 实验设计

实验设计应优先追求深度，针对明显问题迅速迭代优化，而非所有策略都需通过实验验证。

5. 选择样本

5-1. 抽样原则

样本唯一性和均匀性是核心原则。唯一性确保实验归因准确，均匀性则确保样本具有代表性，避免因样本特征偏差影响实验结果。

5-2. 抽样方法

抽样方式包括完全随机分组、重新随机分组和自适应分组。完全随机分组简单易实现，但可能导致样本特征不均匀。重新随机分组通过验证差异阈值提高准确性，自适应分组则一次分组即可实现特征均匀。

6. 实验分析

6-1. 放量/全量

实验放量需确保结果显著、正向价值大于负向价值且效果稳定。放量方式包括流量开放和实验推广。

6-2. 再实验与终止

再实验适用于效果不明显或负反馈影响核心流程的情况。终止实验需综合分析问题并评估风险。

7. 理论支持与常见问题

理论包括辛普森悖论、幸存者偏差、新奇效应等。辛普森悖论和幸存者偏差用于探讨样本代表性，新奇效应需通过长时重复实验验证结果。

结语

文章从逻辑梳理和知识提炼角度出发，简化了前期建设和数学原理部分。阅读相关参考资料可获得更全面的理论支持。