现您实际上产生的影响比您想象的要大。重要的是，您在进行此分析时不要提示并主动向他人提供对整个计划的全面评估。 我在过去的一份工作中遇到了这个问题，当时我正在推动网站性能的大幅提升，但总体数字继续下降。经过 个月的持续优化和估计增加约 的影响后，我们决定将网站的原始设计作为更大测试的一部分。我们发现，实际影响实际上提高了而真正导致性能下降的是 方法，该方法推动质量线索超过所有线索，从而降低了整体性能这导致人们将目光从指责测试。
程序转移到对程序的重新评
估同时真正授予优化程序无限访问权限以改变用户体验。 弱因果分析的解释：做一条带有估计误差率的长期趋势线。根据更改前的先前数据获取该结果，并将结果与趋势线的预期结果进行比较。确保您使用独立变量作为基础（例如用户），以便您可以了解 瑞典手机号码列表 您可能去过的地方和现在的位置。 不完美但总比没有好。 说你只能在线性数据中发现大的提升： ，网络艺术 我们总是认为我们的测试是完全孤立的 这是不正确的。这也是为什么大部分工具里面的公式都是错误的原因。
即使在运行测试时您也可以看
到环境如何影响测试结果（电视活动、时事通讯流量、竞争对手营销活动等）。 如果你有很好的测试结果和很大的提升，你会看到线性数据的提升。但这意味着一个非常大的提升。大约 的所有内容都将隐藏在数据的噪音中。 说，如果你真的想知道你过去 个月的优化工作的影响，有一种方法。 ， 数据科学家 如果你真的想知道，你可以通过将所有流量的一小部分发送到一个始终稳定的基数来做到这一点，这个基数永远不会改变，它会告诉你你的 SGB目录 网站现在的性能比以前好多少。
