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云存储多少钱一个月_如何选择_物联网是干什么的

时间:2021-04-08 02:13 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

分析世界充满了红鲱鱼和错误的路径。当有如此多的数据需要处理时,很容易变得粗心大意,认为你眼皮底下的数字总是在告诉你真相:一段新的代码打破了你的主页,但是在看了你...

云存储多少钱一个月_如何选择_物联网是干什么的

分析世界充满了红鲱鱼和错误的路径。当有如此多的数据需要处理时,很容易变得粗心大意,认为你眼皮底下的数字总是在告诉你真相:一段新的代码打破了你的主页,但是在看了你的分析之后,你会发现用户在上面花费的时间比以往任何时候都多,因此必须更加投入。你收集每个注册你服务的用户的生日。你所发现的让你震惊的是,你所有的用户中有近5%是在1月1日出生的。你的网络分析团队给你带来了一个惊人的启示。2017年3月12日凌晨2点至3点,您的电子商务业务通常一天24小时,一周365天,没有销售,没有访客,没有任何东西。这些短篇轶事中的每一个都是特维曼定律的一个例证,它简单地说,看起来极端或超乎寻常的科学结果通常不是错误的。我们都知道看到数据太好而不真实(或者太糟糕而不真实)的感觉。对于上述情况,有完全无害的解释:访问者在你的主页上花费了更多的时间,但这仅仅是因为它坏了,而且他们想做什么就花更长的时间。填写你的强制性生日收集表的最快方法是从下拉菜单中选择1月1日。在春天,许多国家按照夏令时的传统将时钟拨快一小时,因此在一小时内根本不存在任何销售(或任何活动)。在初创公司分析中,反馈周期短,启动压力大,特别容易成为特威曼定律的牺牲品,犯下草率的统计错误。泰曼定律及其受众研究渊源托尼特维曼被认为是受众研究的先驱之一。在20世纪50年代到21世纪初的职业生涯中,Twyman为英国电视和无线电测量领域的技术和方法发展做出了贡献。他对这一领域最著名的贡献之一是以他的名字命名的法律,其中规定:任何看起来有趣或不寻常的数据或证据都可能是错误的!对于产品管理或分析的任何人来说,这一点的实际含义是,每次测试结果出人意料且无法用明显的因素来解释时,它们都很有可能是错误的。另一位学者,威廉姆斯学院的Richard De Vaux教授进一步定义了Twyman定律的两个推论,适用于任何从事软件产品开发的人:"如果完美,那就错了。""如果不是错的话,你可能早就知道了。"除了理论和统计规则之外,我们还应该看看特维曼定律在实践中是什么样子的。微软搜索引擎必应团队的两个例子为我们提供了充足的证据。作为用户体验陷阱的Twyman定律在产品分析中,有很多方法可以证明特维曼定律。快节奏和高要求的环境,产品经理的运作,使他们特别容易受到法律的影响。相关阅读:5种认知偏差毁了你的成长搜索引擎必应(Bing)的团队习惯于进行数千次实验,在这些实验中,即使是性能上的一个小变化,也会对数百万美元的收入产生影响。因此,获得这些试验的可靠结果对他们的工作极为重要。在一篇由团队成员撰写的论文中,他们概述了他们进行的此类测试的一些意想不到的结果,这些结果可以归因于泰曼定律。搜索结果的质量越低,关键指标的性能越好在搜索引擎上运行的一个实验中,一个错误导致用户在所谓的"10个蓝色链接"中显示非常差的结果,这是在搜索中向用户显示的主要结果。这使得每个用户的查询量增加了10%,每个用户的平均收入增加了30%。研究小组进一步调查后发现,用户必须进行更多的搜索,直到找到他们想要的内容,结果点击更多付费结果,从而导致用户的整体收入更高。如果微软只对每个用户的查询数和平均收入等指标进行优先排序,他们可能会得出这样的结论:故意降低搜索结果的质量才是正确的选择。显然,这种策略只能在短期内奏效。当用户发现他们的搜索结果总是让自己恼火时,他们更有可能转向另一个搜索引擎。在这种情况下,Bing的团队明白,与他们的长期目标一致的相关目标是降低每个用户的平均查询数。代码的小变化导致搜索结果点击率急剧上升另一个例子来自一个实验,在这个实验中,在搜索结果页面中添加了一段额外的JavaScript代码,以便在允许浏览器继续搜索之前记录目的地。这导致成功点击搜索结果页面的用户数量激增。在本例中,差异归结为JavaScript代码的技术方面:"Chrome、Firefox和Safari在终止当前页面之外的导航请求方面表现得非常积极,而且不可忽视的一部分点击信标永远不会到达服务器。对于Safari浏览器来说尤其如此,它的损失有时超过50%。即使增加一个小的延迟也会给信标更多的时间,因此会有更多的点击请求信标到达服务器。我们已经看到了多个实验,在这些实验中,人为地增加延迟会使实验看起来更好。"很明显,这个案例的成功并不是因为更好的表现,而是因为工具的不同。因为团队了解浏览器工作原理的技术方面,当他们看到非IE浏览器的急剧增长时,他们就知道有问题,所以他们能够很快发现问题所在。许多从事分析和测试的人没有同样的理解水平,很容易成为泰曼定律的受害者。这并不意味着他们必须获得计算机网络方面的专业知识才能避免这种情况——对统计学的主要概念之一有一个基本的了解就足够了。统计学意义101:如何运行更好的实验和避免特维曼定律逃避特维曼定律诅咒的方法是:把实验建立在统计学规则的基础上,并确保每个结果在统计上都是有意义的,然后再把它当作事实。这里有几种方法可以实现这一点。选择正确的指标从Bing的第一个例子来看,我们发现对推动业务发展的因素有充分的了解是至关重要的。选择代表业务目标进展的指标,而不是特定的"特性"指标,应该是您首先关心的问题。特性度量尤其容易改进,但它们很少导致整体业务结果的显著改进。正如"【网站实验者的七条经验法则】7"的作者所指出的:"[…]在构建功能时,通过突出显示该功能或使其更大,很容易显著增加对该功能(功能指标)的点击量,但提高整体页面点击率或整体体验才是真正重要的。很多时候,该功能所做的只是改变点击次数,并蚕食页面的其他区域。"此外,当你衡量一个只影响一部分听众的实验或改变的效果时,你所使用的指标应该被那部分人的规模所稀释:"对于1%的细分市场而言,10%的改进带来的总体影响约为0.1%(近似值,因为如果细分市场指标与平均值不同,则影响将不同。"找出一套正确的度量标准,并开发一个合理的框架来跟踪它们,这对防止以后发生代价高昂的错误有很大帮助。限制误报的影响有了迭代改进,快速进行构建、测试和发布的团队将面临获得误报的巨大风险,这是观察到的度量的有利变化,这是偶然性的结果,而不是真正的改进。随着每次实验中测试的迭代次数和治疗次数的增加,得到假阳性的概率也会增加。例如,一个有两个迭代的测试只有2.5%的概率获得统计显著性,而一个包含5个治疗的六个迭代的测试,获得统计学支持的正提升的概率大于50%。为了克服这种影响,您可以使用两种机制来提高测试的可靠性:在接受测试结果之前,使用较低的p值以要求更高水平的统计显著性。如果当前使用的p值为0.05,则表示有5%的错误几率。将p值调整为0.01意味着99%的情况下都是正确的。复制测试结果:虽然测试单个特性(或一组特性)的多个变体总是一个好主意,但是在选项漏斗缩小的时候进行最终的实验是最佳的。这样做提供了一个额外的审查水平,这将使你免于成为泰曼法的受害者。避免统计上的相互作用当您同时测试多个元素时,您将面临导致统计交互的风险。当两个变化的综合结果不等于每一个变化单独引起的变化之和时,就会发生这种情况。交互是一个问题,因为运行测试时的主要假设是每个测试都是单独进行的,因为我们可以将其结果作为每个处理所做更改的产物来处理。当你有一个互动,你倾向于得到倾斜的结果,所有涉及的实验。在每天运行多个测试的组织中,交互也是危险的

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