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教你有效的数据分析之剔除干扰数据

来源:青莓时代 发布时间:2018-07-09 10:16:40

选取正确的样本数量,选取足够大的数量,剔除极端或偶然性数据的影响。08年奥运会上,姚明的三分投篮命中率为100%,科比的三分投篮命中率为32%,那么是不是说姚明的三分投篮命中率要比科比高?显示有问题,因为那届奥运会,姚明只投了一个三分球,科比投了53个。

制定相同的抽样规则,减少分析结论的偏差性。比如两条Push文案,第1条“您有一个外卖暖心红包未领取,最大的红包只留给最会吃的你,点击进入”,第2条“送你一个外卖低温福利,足不出户吃喝热腾美味,点击领取 ”。实验数据表明,第二条Push文案的点击率比第一条同比高了30%。那么真的是第二条文案更有吸引力嘛?结果发现是第二条Push文案的接收人群的活跃度明显高于第一条造成的。

剔除版本或节假日因素的干扰,新版本刚上线时的数据表现往往会很好,因为主动升级的用户一般是高活跃度的用户。临近周末或大型节假日的时候,用户的消费需求会被触发,电商类应用的订单转化率也会直线上升。因此,在数据对比的时候,实验组和对照组的数据在时间维度上要保持对应。

对历史数据遗忘。人与数据技术不同,数据技术有着100%的记忆能力,而人类根据艾浩宾斯遗忘定律1天后只能记起33%6天后25%31天后21%。因此,我们要合理的选择筛选时间段。比如猜你喜欢模块不仅要对兴趣标签的计分进行一定的加权处理,也要结合商品的生命周期等因素做一系列的回归实验,得出受众人群对各类兴趣和购买倾向的衰退曲线,利用有规律的时间变化有效删除老数据,去提升模块的点击率。

实验需拆分A1组,也就是在实验组B和对照组A上再增加一组A1A1A的规则保持一致,然后探究AB的数据波动与AA1比较,剔除数据的自然/异常波动带来的影响。以我实际的A/B实验表明,设立A1组是非常重要且必要的,不管数据量级有多大,相同实验规则的两组在数据也会有一定的小幅波动,而这小幅波动在精细化运营的今天,对我们的判断可能形成较大的干扰偏差。

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