尝试实施我们有强烈假设的变革

[kexej28769@nongnue]

3.分析数据来检验假设。 我们现在这样做的原因是，我们可以，并从中获益，而不是完全拒绝它。现在，我们说我们在做生意而不是做科学，这是有原因的。 这里我制作了一个图表，显示了何时可以应用统计上不显著的检验，它取决于假设的强弱以及变化的昂贵与否。 强有力的假设/廉价的变化 现在，在右上角，当我们有一个强有力的假设和一个廉价的改变时，我们可能会部署它。



例如,我们最近与ڈسٹلڈ 最终结果在起来就像这张图一样。这是一个 印度电报数据库 强有力的假设。实施这项变更的成本并不高，我们决定部署该测试，因为我们非常有信心这仍然会带来积极的影品. 弱假设/廉价变革 另一方面，如果你的假设不充分，但价格仍然很便宜，那么也许上涨的证据仍然是部署的理由。 你必须与你的客户沟通. 强有力的假设/昂贵的改变 对于具有强假设点的昂贵变化，如果您根据所获得的百分比变化来计算预期收入،那么您将必须权衡您可能从投资回报中获得的收益. 弱假设/廉价变革 当它是一个薄弱的假设和昂贵的改变时，我们只会在它具有统计意义时才会部烨。



4. 得出结论 现在我们需要记住،当我们进行假设检验时،我们所做的只是试图检验零假设。这并不意味着零结果意味着根本没有影响。 这意味着我们不能接受或拒绝这个假设. 我们说这太随机了،我们无法判断这是否正确. 现在 95٪时，就像这里的一样，我们不能声称我们通过科学测试学到了一些东西,但我们仍然可以说我们有一些相当有力的证据表明这会对这些页面产生积极的屓. 测试的优点 现在，当我们与客户讨论这个问题时，因为我们真正的目标是在垂直领域比其他公司更具竞争优势， 现在,测试的主要优势是避免这些负面变化. 我们只想确保我们所做的更改不会真正导致流量暴跌，这种情况我们经帰刺。