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查看图表寻找数据的一致性并寻找拐点的缺乏（比较分析）。确保您至少有 周的一致数据这与只有一周的数据不同。 您无法替代理解模式、查看数据和理解其含义。没有什么可以取代仅仅关注数据的价值，以确保您不会在一天内出现峰值，并且您的数据是一致的。这种人为水平的检查为您提供了有助于纠正如此多的不完美之处的上下文，而这些不完美之处仅是查看最终数字就可以让您敞开心扉。 通俗地说？当您的数据表现不正常时，不要运行测试没有数据的一致性您的测试结果。

在大多数情况下将不适用

许多 测试平台不考虑数据一致性。 打开您选择的测试平台并自己深入研究数据。 寻找尖峰和其他异常情况。您是否在星期二看到了异常的转化率激增？ 如果是这样，请再次运行测试。 了解方差 方差和标准差与一致性密切相关。从本质上讲，他们会告 肯尼亚手机号码列表 诉您您的数字与平均值相差多远。低方差意味着您的数据与平均值一致，这使您面临较低的污染风险您可以自己手动计算，也可以使用简单的标准偏差计算器。 根据 的说法，方差是消除样本污染的主要因安德鲁安德森安德鲁安德森。

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并始终注意数据模式在 的提升时你可以有 的信心，我会告诉你什么都没有（中性）。你可以有 的提升和 的置信度，如果它在一个稳定的一周内并且你的自然方差低于 ，我会告诉你有一个不错的胜利。 在经典测试中，您想要预先选择一个受众规模，但这忽略了自我选择偏差的现实以及人口抽样可能变得混乱的数千种小方式（更不用说跟踪是混乱的。通过考虑差 SGB目录 异并关注数据模式，您可以减轻这种风险（尽管永远不会摆脱它考虑方差和一致性，而不仅仅是显着性。