白盒测试，测试用例输入格式（A，B，X；X）这是什么意思，为什么会输入两个X

A/B测试又称A/B试验、A/B实验，对照试验、双盲试验。A/B测试是一种新兴的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。AB测试本质上是个分离式组间实验，以前进行AB测试的技术成本和资源成本相对较高，但一系列专业的可视化实验工具的出现，AB测试已越来越成为网站优化常用的方法。A/B测试其实是一种“先验”的实验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。A/B测试如同GitHub、Docker、APM一样在美国市场已经被各类企业逐渐采用，相信在中国也能被广大开发者所接纳，其测试范围也不仅仅局限于网页优化。移动端的A/B测试需要同时支持前端（Web/H5、iOS、Android）及后端（Node.js、PHP、Java），相对于Web端的A/B测试，移动端的技术难度与复杂度都要高得多。A/B测试注意事项：1、任何测试都只是手段而非目的。A/B测试不是要让你用最新的技术、最新的软件或者算法，大部分时候一个纸上的原型或者线框里5秒钟的测试都能帮你的网站制作找到方向。好好利用那些简单、低廉的测试方式。2、客观对待网站测试过程。不要让你的直觉推翻了测试结果。在A/B测试的结果往往是令人惊讶的或直观的。在一个绿色为主题的网站，一个明显的红色按钮有可能成为赢家。即使红色按钮不容易吸引注意。您要测试的目标是一个更好的转换率，而不是美学。3、版本测试应注意样本大小。还有一点需要注意的是，A/B测试的页面必须有较高的UV，因为分流带有一定的随机性，如果页面UV太小，分到每一个版本的人数就更少，结果很有可能被一些偶然因素影响。

A / B测试，即有两个即将面对大众的设计版本(A和B)。通过小范围发布，得到并比较这两个版本之间你所关心的数据(转化率，业绩，跳出率等)，最后选择效果最好的版本。拓展资料：对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本已得到越来越多的关注。以获客环节为例：许多产品都会在百度、头条等渠道投放落地页广告，以完成新用户的注册转化，而落地页效果的好坏，会直接影响转化率和获客成本。以每月200万投放费用为例，如果通过A/B测试将落地页的注册转化率有效提升20%，相当于每月能多获得价值40万推广成本的新用户。参考资料：什么是 A/B 测试？

a/b测试是一种用数据进行产品决策的方法，它用于比较网页或应用程序的两个或多个版本，以确定哪一个版本更好。a/b测试本质上是一个实验机制，其向用户随机显示页面的某一个版本，并通过统计分析确定哪个版本对于设定的转化目标有更好的表现。通俗一点讲：现在页面上有个按钮是红色的，产品经理想把按钮颜色换成绿色——需要用户的体验来反馈这些问题。在适定的场合做a/b测试的结果：之后让10%流量的用户使用a版本（红色按钮），10%流量的用户使用b版本（绿色按钮）。若b版本点击率更高的效果，将发布这个b版本的产品。虽然两个版本按钮的效果相差不大，但是点击率更高的a版本效果好，就不需要上线b版本。

对照实验，也叫a/b测试。通过随机化和适当的实验设计，实验构建了科学的因果关系，这就是为什么对照实验（a/b测试）是药物测试的最高标准。在软件开发中，产品需求通过多种技术手段来实现;a/b测试实验提供了一个有价值的方式来评估新功能对客户行为的影响。a/b测试其实是一种“先验”的实验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。a/b测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。这里面又涉及到数据化驱动决策与确定性优化提升等等延伸概念，

1.什么是A/B测试随着移动互联网流量红利、人口红利的逐渐衰退，越来越多的产品运营开始关注数据驱动的精细化运营方法，期望通过精细化运营在一片红海中继续获得确定的用户增长，而A/B测试就是一种有效的精细化运营手段。简单来说，A/B测试是一种用于提升App/H5/小程序产品转化率、优化获客成本的数据决策方法。在对产品进行A/B测试时，我们可以为同一个优化目标（例如优化购买转化率）制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，同时另一部分用户使用 B 方案，统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策，从而提升转化率。2. A/B测试的价值对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本已得到越来越多的关注。以获客环节为例：许多产品都会在百度、头条等渠道投放落地页广告，以完成新用户的注册转化，而落地页效果的好坏，会直接影响转化率和获客成本。以每月200万投放费用为例，如果通过A/B测试将落地页的注册转化率有效提升20%，相当于每月能多获得价值40万推广成本的新用户。如果不使用A/B测试，而是根据经验，直接上一个落地页呢？在回答这个问题之前，我们先来看看我们在做产品决策时，常面临的一些挑战：产品优化依靠经验主义，不能保证新的产品版本一定会有业绩提升重大产品功能很难决策，不确定哪个方案效果最优“后验”成本高，如果改版失败，业绩损失无法挽回 从这些挑战中我们可以看到，如果我们在产品上线时不做A/B测试的话，一方面不能保证上线的版本转化率等指标一定是最优的，其次还面临着因产品改版失败带来的用户流失、业绩损失的风险。实际上，随着业务的发展，产品迭代体系的逐渐成熟，新功能上线时必须做A/B测试的紧迫性会越来越高，因为改版失败的风险越来越大，而用户的习惯也越来越难以捕捉，所以A/B测试的必要性会越来越高。3. 如何开展A/B测试开展A/B测试，可以分为6个步骤：确立优化目标。分析数据。提出想法。重要性排序。实施A/B测试并分析实验结果。迭代整个流程，进行下一轮A/B测试。A/B测试工具开发，涉及到数据监测系统、大数据处理等，除了BAT等大体量公司，一般都选用已有的SaaS服务，目前比较成熟的有TestinData.AI（Testin A/B测试服务，近期宣布永久免费）等服务。目前随着黑客增长概念的普及，应用A/B测试逐渐成为日常操作。希望能够帮助解决楼主的问题。

互联网效果广告的主要特点之一是可量化，即广告系统的所有业务指标都是可以计算并通过数字进行展示的。因此，想要通过业务指标来表示广告系统的迭代效果。在全量上线前确认迭代的结果，通用的方法是采用AB实验。 A/B实验的本质是分离式组间试验，也叫对照试验，在科研领域中已被广泛应用（它是药物测试的最高标准）。自2000年谷歌工程师将这一方法应用在互联网产品以来，A/B测试在国外越来越普及，已逐渐成为互联网产品运营精细度的重要体现。 简单来说，A/B测试在产品优化中的应用方法是：在产品正式迭代发版之前，为同一个目标制定两个（或以上）方案，将用户流量对应分成几组，在保证每组用户特征相同的前提下，让用户分别看到不同的方案设计，根据几组用户的真实数据反馈，科学的帮助产品进行决策（如下图）。 A/B测试的应用方式决定了它拥有的三大特性： 先验性、并行性和科学性 。 先验性： A/B测试其实是一种“先验”的试验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。同样是用数据统计与分析版本的好坏，以往的方式是先将版本发布，再通过数据验证效果，而A/B 测试却是通过科学的试验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的试验结论，这样就可以用很少的样本量就能推广到全部流量可信。 并行性： A/B测试是将两个或以上的方案同时在线试验，这样做的好处在于保证了每个版本所处环境的一致性，便于更加科学客观地对比优劣。同时，也节省了验证的时间，无需在验证完一个版本之后再测试另一个。 科学性： 这里强调的是流量分配的科学性。A/B 测试的正确做法，是将相似特征的用户均匀的分配到试验组中，确保每个组别的用户特征的相似性，从而避免出现数据偏差，使得试验的结果更有代表性。 下面列出了A/B 测试的常见的4个误区： 误区一： 轮流展现不同版本 首先需要明确，这种做法不是真正意义上的A/B测试。而这一现象，经常出现在如今的广告投放的环节。广告主为了提升着陆页的转化率，会选择将不同的广告版本进行轮流投放展示。但这一做法并不能保证每个版本所处的环境相同，例如选在工作日的晚七点黄金档和下午三点时段，受众群体会有明显区别，以至于最终效果是否有差异，甚至导致效果不同的原因是很难下定论的。 正确做法： 不同版本方案并行上线试验，尽可能的降低所有版本的测试环境差别。 误区二：选择不同应用市场投放（随机选取用户测试） 对于一些已经意识到数据先验重要性的企业来说，为了验证新版本对于用户使用真实影响，可能会选择将不同版本打包，分别投放到不同的应用市场，当发现其中某版本的数据表现的最好，就决定将该版本全量上线。更有甚者，会随机选取一部分用户（甚至是公司内部人员）进行前期试用，根据数据反馈决定迭代版本。这都违背了A/B测试的科学流量分配的原则，很容易造成辛普森悖论（即某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质或趋势，可一旦合并起来考虑，却可能导致相反的结论）。 正确做法： 科学的进行流量分配，保证每个试验版本的用户特征相类似。 误区三：让用户自主选择版本 不少企业会在新版的页面上留下返回老版本的入口，让用户自主选择使用哪一版，通过收集返回按钮的点击率来判断最佳版本。但该思路不利于统计分析用户在新版的行为数据，因为用户离开新版本可能单纯是因为习惯使用老版本，而不是认为新版本的体验不好，最终导致了试验结果的不准确。 正确做法： 让用户展现对不同版本的真实使用体验，应实时关注各版本的数据表现，并根据数据反馈及时调整试验流量。 误区四：对试验结果的认知和分析过浅 这一误区又包括了两个不同的内容：其一，认为只有当试验版本结果优于原始版本时，试验才算成功。事实上，A/B 测试是用于选择最佳版本的工具。试验可能出现的结果分为三种：试验版本有提升（试验版本最佳）、无明显差异（两版本均可）、试验版本的表现比原始版本糟糕（原始版本最佳），这三种结果其实都说明了试验的成功。 其二，单从试验的整体数据结果，就推论所有场景的表现效果。例如，当A/B测试的结果表明试验版本的数据差于原始版本时，就认定所有的地区或渠道的效果都是负面的。但如果细分每个版本中不同浏览器的数据，可能会发现：由于某一浏览器的明显劣势，导致整体试验数据不佳。因此，不要只专注于试验数据的整体表现，而忽略了细分场景下可能导致的结果偏差。 正确做法： 在分析试验整体数据的同时，需要从多个维度细分考量试验数据结果。 尽管A/B 测试可以弥补产品优化中遇到的不足，但它并不完全适用于所有的产品。因为A/B 测试的结果需要大量数据支撑，日流量越大的实验得出结果越准确。通常来说，我们建议在进行A/B测试时，能够保证 每个版本的日流量在5000个UV以上 ，否则试验周期将会很长，或很难获得准确（结果收敛）的数据结果推论。 说完什么样的产品适合用A/B 测试，接下来我们将从优化内容和应用场景两个方面说明A/B测试可以用在哪些地方，希望能给你一些启发。 UI/文案内容/页面布局 利用A/B 测试优化活动交互UI、素材创意、落地页等，用清晰的数据指标来验证交互体验和视觉感受的提升效果。 产品功能 想给产品增加一个新功能，可是很难确定是否能达到数据上的预期，如果盲目上线，可能会造成一些损失。使用A/B 测试，可以验证功能的效果。 推荐算法 包括基于内容的推荐算法（根据用户的历史记录推荐相似内容）、基于协同过滤的推荐算法（根据有相似兴趣用户的行为推荐相关内容）、基于关联规则的推荐算法（根据内容本身的相关性给用户推荐），都可以通过A/B实验来验证新版本的效果优劣。

AB测试则是中国英语考试制度A级难度与B级难度。1、在这个教育，科技，经济高速发展的时代，教育问题是国民一直关注的焦点，少年强则国强，英语也在很多年前就已经成为我国教育体系中必不可少的一项科目。但是在英语的考试和等级制度上是有着严格规定的。2、专业英语等级制度在中国分为B级、A级、4级、6级（按照难度从左至右排序）有一些职业和专业对于英语等级是有着相关规定的，比如英语翻译，外国企业的员工，在应聘外企的时候，外语水平则异常关键，这将关系到你是否会被录用。

目前我正在做A/B Testin相关实验，下面是我的回答，希望对楼主有帮助！什么是A/B测试随着移动互联网流量红利、人口红利的逐渐衰退，越来越多的产品运营开始关注数据驱动的精细化运营方法，期望通过精细化运营在一片红海中继续获得确定的用户增长，而A/B测试就是一种有效的精细化运营手段。简单来说，A/B测试是一种用于提升App/H5/小程序产品转化率、优化获客成本的数据决策方法。在对产品进行A/B测试时，我们可以为同一个优化目标（例如优化购买转化率）制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，同时另一部分用户使用 B 方案，统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策，从而提升转化率。2. A/B测试的价值对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本已得到越来越多的关注。以获客环节为例：许多产品都会在百度、头条等渠道投放落地页广告，以完成新用户的注册转化，而落地页效果的好坏，会直接影响转化率和获客成本。以每月200万投放费用为例，如果通过A/B测试将落地页的注册转化率有效提升20%，相当于每月能多获得价值40万推广成本的新用户。如果不使用A/B测试，而是根据经验，直接上一个落地页呢？在回答这个问题之前，我们先来看看我们在做产品决策时，常面临的一些挑战：产品优化依靠经验主义，不能保证新的产品版本一定会有业绩提升重大产品功能很难决策，不确定哪个方案效果最优“后验”成本高，如果改版失败，业绩损失无法挽回从这些挑战中我们可以看到，如果我们在产品上线时不做A/B测试的话，一方面不能保证上线的版本转化率等指标一定是最优的，其次还面临着因产品改版失败带来的用户流失、业绩损失的风险。实际上，随着业务的发展，产品迭代体系的逐渐成熟，新功能上线时必须做A/B测试的紧迫性会越来越高，因为改版失败的风险越来越大，而用户的习惯也越来越难以捕捉，所以A/B测试的必要性会越来越高。3. 如何开展A/B测试开展A/B测试，可以分为6个步骤：确立优化目标。分析数据。提出想法。重要性排序。实施A/B测试并分析实验结果。迭代整个流程，进行下一轮A/B测试。A/B测试工具开发，涉及到数据监测系统、大数据处理等，除了BAT等大体量公司，一般都选用已有的SaaS服务，目前比较成熟的有TestinData.AI（Testin A/B测试服务，近期宣布永久免费）等服务。目前随着黑客增长概念的普及，应用A/B测试逐渐成为日常操作。希望能够帮助解决楼主的问题。

A/B测试最佳流程，可分成下面四个步骤，如图：下面，对其中的每个步骤做下详细解释：分析数据：分析现有原始版本的各项数据指标，如注册转化率等，比如说注册转化率仅有10%，针对这一转化率提出想法；提出想法：比方说要改进注册流程，之前用户需要输入短信校验码，计划改成图片校验码，形成改进备选方案。有了该基本假设后，预估大概率可以提升转化率；重要性排序：限于团队资源有限，无法把所有需求想法全部都去验证，这就需要做重要性排序，选择最重要的这几个改进方案去做A/B测试，接着进入第四步；A/B测试：在这个过程中，我们要监测A/B测试数据，结果一般有两种，一是数据证明实验无效，一是证明实验有效。我们经过大量测试发现，大部分进行的A/B测试实验，1/3被证明有效， 2/3被证明无效（与原始版本效果差别不大，或者比原始版本效果还坏）。这里需要大家注意，不是所有的实验都会被证明对指标增长有显著效果，如果是这样，我们就没有必要进行实验了。如果遇到这种情况，需要告诉自己的团队成员不要灰心，正因为某些实验被证明无效，我们才会找到有效的增长方式。实验失败是大概率事件，我们最好的办法就是增加测试频率、持续测试，而非浅尝辄止，又回到经验主义决策的老路上。如果你的团队从来没有做过A/B测试，有三点建议给到大家：第一，从最简单的文案A/B测试开始，比如说测试关键按钮中不同文案的转化率；第二，多做团队间的经验分享，多分享你的成功经验，有效果的事情大家都愿意尝试；不要天天去分享失败的经验，如果过多分享失败经验，会让你包括你的团队对A/B测试产生质疑，影响团队士气；第三，可以优先使用第三方免费的A/B测试工具，比如Testin A/B测试，目前支持App、Web/H5、小程序。以上就是A/B测试的最佳实践，有了这些流程，A/B测试落地还需要注意三个关键因素：展开来说，在「人」的角度上，要求整个团队具备数据驱动增长、A/B测试驱动决策的思维习惯，这是最重要的事情。同时，如果增长或产品团队负责人本身不具备这种意识，认为A/B测试无关紧要，比较依赖经验进行产品优化决策，那么A/B测试做起来也很困难。对APP也好，包括现在的小程序也好，新型产品层出不穷，产品面对的竞争也异常激烈。加之目前互联网流量红利期逐渐结束，获客成本增加，如果想继续获得业务增长，目前最有效的办法就是落地A/B测试、以数据驱动增长这一路径。行业发展趋势决定所有团队都会慢慢迁移到用科学的实验进行增长这条路上来，即使你现在的团队推进A/B测试困难，但是我相信不远的将来，A/B测试将是最重要的产品增长驱动力。在业务流程上，第一需要注意你的产品是什么形态，是依托APP、小程序、公众号还是Web网站。不同的业务场景，A/B测试落地方案也会不一样。第二，要考虑A/B测试是否很好融入到了产品迭代或增长团队工作流程中去，最佳实践就是做到将整个产品优化迭代流程、发版节奏与A/B测试紧耦合，形成流水线作业，这也是BAT等公司能够把A/B测试每周频率做到那么高的原因。在工具方面，一种是自研，另外一种是使用第三方服务。自研的话，在可控性、业务耦合方面有一定的优越性，但对一般企业来讲，其研发成本、人力成本很高，开发A/B测试服务还涉及到较为严格的数据统计，需要配置专业的数据分析师。如果使用目前市面上的第三方工具，比如Testin A/B测试服务_永久免费，可以最大化降低成本、加速业务落地A/B测试服务。希望以上能对楼主有所帮助！

现在 App Store 中的应用，就像商场中的商品一样琳琅满目，可以解决用户各个方面的需求。这时，你要想创新，或者做出比竞品更优秀的功能，是越来越不容易。所以，很多公司都必须去做一些实验，看看有哪些功能可以增强自己 App 的竞争力，又有哪些功能可以废弃掉。而进行这样的实验的主要方法，就是 A/B 测试。 A/B 测试，也叫桶测试或分流测试，指的是针对一个变量的两个版本 A 和 B，来测试用户的不同反应，从而判断出哪个版本更有效，类似统计学领域使用的双样本假设测试。简单地说，A/B 测试就是检查 App 的不同用户在使用不同版本的功能时，哪个版本的用户反馈最好。 比如，引导用户加入会员的按钮，要设置为什么颜色更能吸引他们加入，这时候我们就需要进行 A/B 测试。产品接触的多了，我们自然清楚一个按钮的颜色，会影响到用户点击它，并进入会员介绍页面的概率。 从 App 开发层面看，新版本发布频繁，基本上是每月或者每半月会发布一个版本。那么，新版本发布后，我们还需要观察界面调整后情况如何，性能问题修复后线上情况如何，新加功能使用情况如何等。这时，我们就需要进行 A/B 测试来帮助我们分析这些情况，通过度量每个版本的测试数据，来确定下一个版本应该如何迭代。 对于 App 版本迭代的情况简单说就是，新版本总会在旧版本的基础上做修改。这里，我们可以把旧版本理解为 A/B 测试里的 A 版本，把新版本理解为 B 版本。在 A/B 测试中 A 版本和 B 版本会同时存在，B 版本一开始是将小部分用户放到 B 测试桶里，逐步扩大用户范围，通过分析 A 版本和 B 版本的数据，看哪个版本更接近期望的目标，最终确定用哪个版本。总的来说，A/B 测试就是以数据驱动的可回退的灰度方案，客观、安全、风险小，是一种成熟的试错机制。 一个 A/B Test 框架主要包括三部分： 其中，策略服务包含了决策流程、策略维度。A/B 测试 SDK 将用户放在不同测试桶里，测试桶可以按照系统信息、地址位置、发布渠道等来划分。日志系统和策略服务，主要是用作服务端处理的，这里我就不再展开了。 下图是 A/B 测试方案的结构图： 大数据端需要处理统计的数据有： 这里简单的写了一下逻辑，仅供参考，具体实现可能要复杂一些。开发们根据自己的需求再完善吧。 ZJHABTestManager.h 文件 ZJHABTestManager.m 文件 参考链接 ： 什么是 A/B 测试？： https://www.zhihu.com/question/20045543 A/B 测试：验证决策效果的利器： https://time.geekbang.org/column/article/93097 iOS A/B Test 方案探索： https://www.jianshu.com/p/ba7ba95a524e

A法：输入-输出法，效率=电机输出机械功率/电机输入电功率，直接做电机负载试验即可获取结果。 B法：损耗分析及输入-输出法间接测量杂散损耗，效率的计算需要用到30余个参数进行综合运算评估，需要做电机温升试验、电机负载试验和电机空载试验来获取运算所需的基本参数。

A测，B测，内测 都是软件测试的方式。A测、B测，指采用一种以上的方案各自独立检测。例如：同样内容做两个不同的网页，分贝进行测试，或一个网页给不同的人群使用进行测试。目的是优化内容或方案；内测，是软件制作完成后，公开发行（出售、使用）前，有正对性的请各种人员在正式使用的条件先免费使用，以发现可能存在的问题。软件测试（英语：Software Testing），描述一种用来促进鉴定软件的正确性、完整性、安全性和质量的过程。换句话说，软件测试是一种实际输出与预期输出之间的审核或者比较过程。软件测试的经典定义是：在规定的条件下对程序进行操作，以发现程序错误，衡量软件质量，并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。扩展资料：测试内容软件测试主要工作内容是验证（verification）和确认（validation），下面分别给出其概念：验证(verification)是保证软件正确地实现了一些特定功能的一系列活动， 即保证软件以正确的方式来做了这个事件(Do it right)1.确定软件生存周期中的一个给定阶段的产品是否达到前阶段确立的需求的过程。2.程序正确性的形式证明，即采用形式理论证明程序符合设计规约规定的过程。3.评审、审查、测试、检查、审计等各类活动，或对某些项处理、服务或文件等是否和规定的需求相一致进行判断和提出报告。确认（validation）是一系列的活动和过程，目的是想证实在一个给定的外部环境中软件的逻辑正确性。即保证软件做了你所期望的事情。（Do the right thing）1.静态确认，不在计算机上实际执行程序，通过人工或程序分析来证明软件的正确性。2.动态确认，通过执行程序做分析，测试程序的动态行为，以证实软件是否存在问题。软件测试的对象不仅仅是程序测试，软件测试应该包括整个软件开发期间各个阶段所产生的文档，如需求规格说明、概要设计文档、详细设计文档，当然软件测试的主要对象还是源程序。参考资料：百度百科-软件测试

用万用表不能测单路电源的线序，但是可以找到双路电源的想同的相序，测量方法是用电阻档，将阻值调到最大，用表笔分别点击两路的单相，如果阻值很小，就是相同相序，反之就是不同相。

灰度测试指没有限制的内测。但是还是会限制用户身份，即只有有资格的用户才可以获得内测软件。这时一般就是最后一次测试了，然后就是公测版了，可能有较多的bug……使用A/B 测试首先需要建立一个测试页面（variation page），这个页面可能在标题字体，背景颜色，措辞等方面与原有页面（control page）有所不同，然后将这两个页面以随机的方式同时推送给所有浏览用户。接下来分别统计两个页面的用户转化率，即可清晰的了解到两种设计的优劣。传统的A/B测试，是一种把各组变量随机分配到特定的单变量处理水平，把一个或多个测试组的表现与控制组相比较，进行测试的方式。新的A / B测试，不仅仅其范围限制在web分析方面，而是为其注入新生命，即移动设备端分析。Pathmapp联合创始人兼首席执行官亚当Ceresko表示，今天，开发人员需要大大提高优化工具的性能，移动分析已成为A/B测试增长最快的一个领域。向左转|向右转

准确说：普通高中学业水平测试基本分为四个档次：优秀 良好 及格 不及格分数段依次为：优秀：85~100 良好：75~84及格：60~74 不及格：0~59详情也咨询高中班主任。

文章的一开始是一些客套话，我就不翻译了，大致意思是作者参加了一个活动，活动中两个Netflix的产品设计师（product designers）做了关于A/B测试的分享，这篇文章就是作者听完之后的一些总结和思考。 首先提了一个“实验”的概念，用了“绝命毒师”的图片来解释什么是实验。确实很生动形象，也和Netflix搭上勾。这个概念很简单，以至于作者就说了她很喜欢这张幻灯片，觉得这个比喻很机智，然后就没有了。之后提了一个“科学的方法”，应该就是指A/B测试是一种科学的方法。 第三个概念是假设（Hypothesis），或者说猜想。在科学上，是指一个想法或者解释，之后可以通过分析和实验对其进行验证。在设计中，往往指的是一种理论或者猜测。假设的基本特征是事先不知道最后的结果是什么，但是可以通过实验得出，而且实验是可以被重复。就像韩春雨。 所谓的A/B测试，就是设置两组或者多组用户进行测试，其中一组为控制组，其余的为实验组。控制组使用的版本一般是默认的，或者说是原来的，没有修改的，跟其他普通的没有参与测试的用户的版本一致。而实验组的使用的版本则是修改过的。每个用户只能加入一个组。 测试进行时，需要跟踪一些重要的指标，比如时间流（streaming hours），留存率（retention）等，一旦参与者提供的数据足够得出有意义的结论，就可以在各个不同的组之间进行对比，以此来判断哪个组的表现更好，就像下面这种图，在test1中，第二个实验组表现最后，称为winner，胜利者。 公司需要通过实验来获取用户数据，因此，花费一定的时间和精力对实验方法进行整理以确保获取的数据在类型和数量上能满足要求，这样数据才能尽可能有效地解决相应的问题。如果你有注意的话，每次登陆Netflix，主页的显示是不同的，这其实就是Netflix的实验之一，用来确保你收看他们的节目。就像Netflix的一位工程师说的，如果你不能在90秒内引起用户的注意力，用户就会失去兴趣并转移到另外的活动上去。这种情况可能是由于网站没有展示出正确的内容，也有可能是展示出正确的内容，但是没有提供足够的吸引力来让读者觉得自己应该收看这个节目。 这种情况下，就可以通过A/B测试进行实验，判断出真实的原因。 早在2013年，Netflix就做了实验去验证不同的背景图像是否对观看者的数量有影响，结论是肯定的，如下图。 Netflix之后还开发了一个系统，可以自动将具有相同背景，但有不同的长宽比、裁剪、小装饰、标题的位置等的各个图像组合在一起，然后可以在其他不同的电视节目中追踪这些作品的表现。下面是一些例子，其中有绿色箭头的是表现比较好的。 最后是作者写的几点自己的体会。 当你的设计方案进入开发环节的时候，就可以使用A/B测试来调整设计方案，同时关注两个关键的指标：留存率和利润。在A/B测试中，对产品做出一些改变，然后追踪用户的使用情况，看是否这个改变能够提高留存率和收入，如果可以，就确认在产品中使用这个改变，反之，则尝试别的修改方案。这样不断通过A/B测试，就可以持续提高产品的商业指标。 很多时候用户不能想你期望的那样快速完成任务，有时候他们会找不到你放在页面上的按钮。原因可以有很多，可能是这个设计不够直观，颜色不够鲜艳，或者是技术不够娴熟，不知道怎么在一个页面的众多选项中做出决定等等。 不幸的是，在预测用户行为方面，我们的直觉可能是错误的，唯一可以证明的方法就是通过A/B测试，这是用来验证一个用户体验设计方案是否比另一个更加有效的最好的办法。这种说法在工作中得到了验证。举个例子，有一次我们想验证是否能够通过一些设计上的改变，从而提高用户点击广告之后的注册率。为此我们做出几个设计方案。一开始认为只隐藏property image（这个不知道怎么翻译，感觉是一个广告相关的，应该不是简单的图片属性之类）的方案会是最好的，但最后发现同时隐藏property image和价格的方案有最高的转化率。 最好的想法来自于源源不断的探索。在工作中，我们的产品团队一起合作完成了各种不同的项目，团队中包括了设计师、产品经理、开发者，我们一起进行探索。一些最好的想法是产品经理或者开发者试用了原型之后提出来的，而不是由设计师自己。 与用户交流的时候，要时刻记住，他们说的往往和做的不一样。这里有一个很好的例子来说明，这周我进行了一个用户测试，是关于一个联系人列表的原型。我询问用户是否经常使用分类和筛选的功能，用户说不，因为他不需要这些功能。但是当用户发现有了一个新的下拉菜单用于筛选时，他惊奇地发现这样的设计让分类和筛选变得非常方便，并且马上问到，为什么不在产品中加入这个功能。 最后这六个点是作者自己的收获，应该是听的过程中一些比较深刻的内容，所以也不是什么总结或者归纳，内容上也显得比较随意，不过确实都是一些值得思考的问题。 文中作者还附上了两个Netflix的相关链接，这里补上。 以上。

1.B值换了，A是否跟着变化2.B值为空，A值是否也为空

突然想到一个心理测试，求心理学学者告诉我A和B选项分别能反映的问题 A是可能，B是不可能；A 是务实，B是务虚；A反映的是切合实际、有的放矢，B反映的是虚无缥缈，不现实。从心理学角度讲，A是脚踏实地，实干家。B是想入非非，不实际。区别就在于真真假假、虚虚实实。 求心理学大神告诉一个心理学名词 皮格马利翁效应（Pygmalion Effect），又译“毕马龙效应”或作“罗森塔尔效应/自验预言效应”，指人们基于对某种情境的知觉而形成的期望或预言，会使该情境产生适应这一期望或预言的效应。通俗地说，就是当你不断地去相信某种预言的时候，这种预言就很可能会成真。其中的机理，实际上是一种暗示的心理在作怪，有的是出于别人的暗示，也有的是自我暗示。 当然，如果从行为主义心理学的角度来解释，实际上就是条件反射的作用了，因为你不断地将成功（本能的 *** ）和运动鞋（条件 *** ）联结起来加以强化，以至于一穿上这双鞋的时候就好像一个讯号，让你相信接下来一定会成功，于是你的机体下意识地就会增加动力而达到最大的限度（条件反射），继而拿到冠军了。条件反射有两种，一种是有意安排的强化过程（经典条件反射），一种是无意中使两者联结起来的（操作性条件反射）。根据你的描述，应该更趋向于后者，即无意中有几次穿了这双鞋拿到了冠军，以后就不断地穿着这双鞋而相信自己能拿到冠军了。 一个心理测试的问题 太复杂了 浪费时间 分钟就知道谁是你最爱得人? (98%的准确率) "" "" "" "" 开始} 一个很准的心理测试：按下面的步骤一步一步做，不要作弊，否则你的希望会落空（用3分钟完成）传送这个留言的人说：她的愿望在十分钟内变成现实，记住：不要有欺骗行为。这个戏的结果非常有趣，注意：按顺序往下读，不能跳跃地往下读（只要花3分钟，值得一试）首先拿一枝笔和一张纸，当你在作出选择时，如果是人物，保证是你认识的，无论是数字或名字都是第1直觉，每次向下移动一行——记住：不要跳行往下读 一、首先，在一列中写下1到11的序号（即1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11） 二、在序号1和2的旁边，写下你所想的任意两个数字 三、在序号3和7的旁边，写下任意两个异性的名字。（注意：不要跳跃的向下看，不要作弊哦） 四、在序号4、5、6的旁边，写下朋友或亲戚的名字幕（不要有欺骗行为） 五、在序号8、9、10、11的旁边，写下4首歌的名字。 六、最后，许一个愿。 结果：1. 你必须把这个游戏告诉给（序号2旁边写下的数字）个人。 2. 序号3是你所爱的人。 3. 序号7是你所喜欢的但不能与之相伴的人。 4. 序号4是你最关心的人。 5. 序号5是非常了解你的人。 6. 序号6是你重要的人。 7. 序号8的歌适合序号3的人。! 8. 序号9的歌适合序号7的人。 9. 序号10的歌最能代表你的想法。 10. 序号11的歌是你对生活的感受。 告诉我这个心理测试测点啥呀?! 心理测试,美国<<时代周刊>>推荐的喔..(看一下) 第一感觉选择一种花,梅花,荷花,菊花,桂花,茶花,玫瑰花. 答案:梅花,渴望被人疼爱 荷花,想结婚 菊花,已有人疼爱 茶花,对爱犹豫不决 桂花,不想寻找爱情 玫瑰花,渴望找个情人 求心理测试，心理测试题？ 这里收集了很心理测试题及心理测试小游戏。包括： 揭露人性丑恶的五大心理实验 (174) 一组超准的心理测试题 (244) 看看你偷窥的时候最想看到什么心理测试 (104) 你在别人眼里是个大讨厌鬼吗？ (146) 心理测试：你的心理弱点是什么？ (181) 罗志祥:心理测试 (58) 从等车姿势看透你的职场心理 (39) 一个好玩的心理测试题,还挺准的 (144) 罗志祥:心理测试(很好的哦) (78) 从走路姿势看一个男人的性格 (97) 测你心底深藏的梦想 (146) 等等心理测试内容，可以试试 心理测试题及心理测试小游戏：:hi.baidu./ybicool/blog/item/f4aa828126f9f0d1bd3e1e77. 一个心理学 或者社会心理学 或者 管理心理学 的问题。。。。 造成这种结果的因素是多样的，单纯的某一原因都不能解释这种结果。 第一个就是隐藏报酬的存在，3组被试中，B和C组都是给钱的，被试与研究者是雇佣关系，而A组被试，是被叫来帮忙的，所以有一个隐藏报酬：就是人情。人际交往中，帮人都不是白帮的，人是需要回报的，由于有这个隐藏报酬的存在，A组被试自然会卖力很多。而B和C组都是明码标价的，就给你们那么多的钱，研究者不会欠被试人情。这里，与所选取的被试很有关系，被试越与研究者关系好，A组被试越卖力。若要减少人情这个因素的影响，就要尽量选择陌生人做被试，可若是没有一点关系的陌生人，又有几个会无条件帮忙？所以这个因素肯定会存在，并且对实验结果产生很大的影响。 第二就是劳动等价价值，A组没有直接报酬，所以他们不能评估自己行为的价值，这导致他们内心里面没有一个标准，从而卖力很多。而B和C组都是有直接报酬的，这种金钱的交换，让B和C组的被试内心里面都有一个清晰的标准：我拿这么多钱，那我该尽多大的力。 所以，B组被试最不尽力是不容置疑的，关键就在于A和C组是不是一定都是A组被试卖力。实际情况是不一定的，当C组获得的金钱回报大于A组获得的人情回报时，C组会比A组卖力，因为人情回报的价值虽然不好测量，但不是无限的。若给C组1万美元的报酬，C组绝对会比A组卖力。 一个心理测试问题 孔雀，猴子，狗，老虎，大象。 说说身什么意思啊？ 危险的森林中,孔雀跟花瓶一样,没有实际的用处,先不要他,带着他浪费精力.其次是猴子,猴子遇到危险的时候他会先跑,所以不要带, 狗是忠诚的,但是真正遇到大的困难的时候,狗又太小了,不顶用， 老虎虽然本身就危险,但是他却能给别人一定的震慑能力, 最后留的是大象,因为大象身体庞大,可以挡住很多危险,同时,当你累的时候还可以骑在上面,免除很多麻烦 能告诉我个心理测试准点的网址吗？谢 :eq./forum-22-1. 这里都是测试的 希望对你有用 求一个心理测试，包含了星座选项。 有十二个星座，当让都有自己的专属产品，今天向大家介绍的就是十二星座专属的心理测试。 白羊座 在希腊神话中，蛇魔女梅杜莎看守的金羊皮如果被你所获，你会把它放在~ A 客厅里最容易被别人看见的地方 B 隐秘的保险箱里 C 温馨的卧室内 D 衣橱里，有party时再把它披上身好好show一下。 白羊座 ANSWER A 你的微笑和眼神最让对方倾心，不用太多的甜言蜜语，对方就会手到擒来。 B 你不会放弃学习新的恋爱技巧，也不会错过偶像剧中的经典情节。 C 你最大的魅力是体贴，特别重视约会的气氛和时间的长短。 D 你很风趣幽默，充满魅力的肢体语言经常会把异性迷得晕头转向。 金牛座 请直接凭着你的直觉来选择，黄牛、水牛、乳牛，哪一种牛对人类的贡献最大。 A 黄牛 B 水牛 C 乳牛 金牛座 ANSWER A 你对金钱的精打细算超过对爱情的用心，不够浪漫，你认为直接说出“我爱你”就是真爱的表达，可惜对方通常不是这么认为。 B 自我膨胀搭配着自怨自艾让对方有些受不了，你适合和一些有耐心而又细心的人做朋友。同时也要注意自己的脾气，双方共同努力才能相处愉快。 C 经常陷入自我矛盾的挣扎当中，优柔寡断是你爱情EQ最需要加强的部分。 双子座 在你面前有一对可爱的双胞胎，如果你是他们的父母，你会为他们穿戴哪一种不同的衣饰来辨认他们呢？ A 不同颜色的帽子 B 不同款式的奶嘴 C 不同颜色的衣服 D 不同颜色的鞋子 双子座ANSWER： A 对方的金钱和社会地位容易征服你，你也会因此而忽略对方其他的优缺点。 B 选择物件的条件经常会被家庭和父母的观念所影响，要真正明白哪一种物件比较适合自己。 C 容易被对方的甜言蜜语所惑，一开始还以为自己占了上风，谁知强中自有强中手。D 会迷恋对方高超的追求手段，沉迷在被追求的优越感中。 巨蟹座 走进流行的时尚餐厅，奶油螃蟹、清蒸螃蟹、咖哩螃蟹，你最想要吃哪一道？ A 奶油螃蟹 B 清蒸螃蟹 C 咖哩螃蟹 巨蟹座 ANSWER A 到离家不远的郊外去野餐吧！顺便带上自己亲手做的点心，或是情侣套餐，你平常压力大，适时的放松能让你充分的享受美好浪漫的二人世界。 B 把家里重新整理一下，点缀时下流行的香薰品，外加一顿小小的烛光晚餐，好好的谈谈心，能够在不知不觉中增加感情。 C 可尝试有创意的轻松风格，不放享受一下骑二人单车的乐趣，或是乘车到某些从未去过的地方，准备一点不同的音乐。 狮子座 你认为哪一种狮子王最风光？ A 拥有众多倾慕者的 B 征战无数，领土广大的狮子王 C 餐餐吃到很饱的狮子王 狮子座ANSWERA A自恋的人永远不觉得自己讨厌，你总是认为自己魅力十足，炙手可热，却没发现这刚好是异性对你最感冒的地方哦。 B 你无怨无悔的为对方付出，反而会形成一种压力，让人喘不过气来，当对方和你提出分手时，你的惊讶常常大过悲伤。 C你的粗心大意和好大喜功的个性让你不够体贴，经常忽略对方的感觉，你也许觉得自己付出许多，实际上却不是对方想要的。付出许多，实际上却不是对方想要的。 处女座 追求完美，精益求精是处女座的优点，可是当周围的人无法符合你的要求时，当然就成多事一族了，令人头痛。来探索一下你最需要改进的地方~ 你平常比较爱 A 唠唠叨叨很罗嗦 B 扫把抹布不离身，四周整齐亮晶晶 C 嗅觉敏感，闻香而至，标准的除臭大师 处女座 ANSWER A 经常自以为是，觉得自己很厉害，其实只是知道点皮毛而已。如果不注意这一点，你经常会不小心忽略了对方的感觉。 B 十八般武艺样样精通，可惜容易流于形式，好像是一再重播的老电影，记得，简单一点才是最自然的美。 C 约会时，周围的气氛可能会影响你的心情和感受，所以你的表现不太稳定。 天秤座 有时为了追求心目中的优雅，却不小心采用了粗鲁的手法，了解你的朋友都很喜欢你，不了解你的人会觉得你有些莫名其妙，你的心目中永远有一个偶像值得你追随，让我们来看看你梦想中希望成为哪一种型别的恋人。 你喜爱哪一种材质的天秤摆饰？ A 水晶材质 B 金属材质 C 彩色合成塑料 天秤座 ANSWER A 高标准的恋人，也同样也高标准要求对方，拒走通俗路线，多少要有点上流社会的味道才能符合你的期望。 B 你天生喜欢照顾人，所以喜爱被需要的感觉，“全知全能”是你心目中希望成为的恋人风格。 C 你从不忽略精神上的契合，也有潜力成为对方心灵上的伴侣，既可同享乐也可同患难。 天蝎座 天蝎座拥有致命的吸引力，现在就来看看他们到底能“聪明”到何种程度吧 如果要在脚踝外侧上面刺一只小蝎子，你希望蝎子的图形方向是。 A 头部朝上，尾巴朝向脚底板 B 头部朝下 C 横著和脚底平等著 天蝎座 ANSWER A 你是一只有危险性的蝎子，满脑子稀奇古怪的想法，有些甚至很恐怖哦！当然你并不希望有一天能够梦想成真，只是喜欢胡思乱想。 B 你也许是个言语大胆思想开放的人，也经常表现出一副百无禁忌的样子，但是你的内心其实很保守。 C 你有潜在的坏因子，但需要碰到适当的启发和合适的对 射手座 射手座的思想和行为永远都是反方向行驶，通常都是情绪战胜理智，是容易用情不专的惯犯，想知道自己是否会成为地下恋人吗？赶快测验一下吧 射手座的图腾是人头马身，如果让你选择，你希望自己的坐骑是什么颜色？ A 白色 B 黑色 C 棕黄色 射手座 ANSWER A 你是一个好恋人，但并非是一位好的地下恋人，因为你并不喜欢那种暧昧不明，躲躲藏藏的感觉。 B 如果给你是当可接受的条件，你很有可能成为一位地下恋人哦！但要你无怨无悔的付出，你却可能打退堂鼓。 C 你会傻傻的落入圈套，不知不觉变成别人的地下恋人或是第三者，小心不要让有心机的人利用了。 摩羯座 透过小小的测验，来看看自己对恋人的占有欲程度有多少. 你认为西方魔鬼的图腾中，最有力量的象征是 A 头上的角 B 手上拿的魔鬼叉子 C 锐利的牙齿 D 结实纠结的肌肉 摩羯座ANSWER A 你会用自己的金钱和地位控制自己的另一半，对自己和别人的要求都很高，别人对你不够好，会觉得很没面子，你的占有欲多少是因为自己的虚荣心。 B 你会用紧迫盯人的行动来施展自己的占有欲，夺命连环call是你的标准动作。 C 你占有对方是希望对方多体贴你，因为你害怕孤独寂寞，需要温柔的安慰。 D 你的占有欲偏高，爱憎分明，事实上对你自己缺乏肯定和自信，恐惧对方的背叛。 水瓶座 现在就来看看你三心两意的变心指数到底有多高. 最近大家都流行将透明的玻璃瓶里面放置彩色的珠子，请凭着你的直觉，挑选你自己喜欢的珠子颜色 A 红色 B 蓝色 C 黄色 D 透明 水瓶座 ANSWER A 变心的指数偏高，红色代表着热情，显现目前心态有些飘浮不定，有追求 *** 的可能，但一时头脑发热的结果，往往是结束的很快。 B 变心指数偏低，蓝色代表着冷静，表示目前只要耍酷，保持低调就好。 C 有变心的可能，因为此刻爱情友情分不清楚，容易产生暧昧的模糊地带。 D 思想单纯，反而容易被骗，既是自己不像变心，也容易被引诱。 双鱼座 优柔寡断是你的特性，因为你的一生都被两条方向相反的鱼拉扯著，为难著别人，同时又甘心为别人受感情的苦，究竟你旧情难忘的指数有多少呢？ 如果你是水族箱当中的鱼，你会想当 A 沉在底部的章鱼 B 穿梭在其中的鲨鱼 C 和同伴群聚在一起的小鱼 双鱼座 ANSWER A 你的旧情难忘指数很高，因为你把许多的回忆一再美化，使得自己活在美好的悔恨当中，总觉得情人还是旧的好。 B 表面已抛弃伤痛，其实你已经不知不觉把这段感情转移到潜意识当中，影响着你现在的爱情观。 C 会藉著工作和其他的朋友转移注意力，一旦独处，却有着形只影单的落寞和感伤。最害怕一个人独处

[国外设计第145期] 几周前，我在旧金山的 Yelp 总部参加了一场 设计师与极客们的活动 Anna Blaylock和Navin Iyengar两位都是 Netflix 的产品设计师，他们分享了自己多年在千万级用户群中做A/B测试的经验。他们也展示了相关的产品案例，帮助与会者思考自己的设计。 下面是我关于他们演讲做的记录，其中包含我最喜欢的一些精华。 演讲的照片 我非常喜欢PPT的第一页—— 绝命毒师 里的这张图用得很聪明，能表现 实验 的概念。 在科学中，假设是指一个想法或一套解释，需要通过研究和实验来验证。在设计里，一套理论或猜想同样可以被称为假设。 假设的基本概念，是没有确定结果的。它经得起检验，这些测试也可以被重现。 “ A/B测试 背后的总体概念，是创造一套实验，有对照组和一个或更多实验组（在Netflix中这被称作‘单元"），对他们进行区别对待。在实验中，每个用户都属于唯一的单元，其中一个单元会被设计成‘默认单元"。这个单元代表着对照组，使用体验与所有没有加入实验的Netflix用户相同。” —— Netflix技术博客 Netflix的A/B测试是这样进行的：随着测试启动，它们会记录特定的重要指标。例如播放时间和留存率之类的因素。一旦测试者得出足够有意义的结论，他们就会进一步观察每组实验的效果，定义出各个版本中的优胜者。 许多像Netflix这样的公司通过实验保障用户数据。同样重要的是，投入时间和精力合理安排实验，确保数据的种类和数量足以有效地阐明他们感兴趣的问题。 你可能会注意到， Netflix首页 的焦点区域似乎随着登录状态改变。它们都是Netflix复杂实验的一部分，让你观看他们的节目。 我首次登录看到的首页。 PPT中的图片：用户注销后会看到纸牌屋的页面。 我第二次登录时看到的页面。 我换了另一个账号登录看到的页面。 我换了一个“儿童”账号登录看到的页面。 我未登录时看到的页面。 A/B测试的概念，是向不同用户群呈现不同内容，收集他们的反应，通过结果来建立未来的策略。Netflix工程师 Gopal Krishnan 写的 这篇文章 里提到：“如果不在90秒内吸引一个用户的注意力，这个用户就很可能失去兴趣，去做其他的事情。这些失败的情况，往往是因为我们没有呈现正确的内容，或者我们呈现了正确的内容但没有提供足够的观赏理由。” Netflix早在2013年做过一个实验，用来研究是否可以通过创造一些不同版本的作品，来提高某个标题的收视率。结果如下： 图片来自 Netflix技术博客 Krishnan补充道：“这个信号很早提示我们，用户对于封面变化的敏感。这个信号也表明，还有更好的方式，可以通过Netflix的用户体验，帮助用户找到他们要的那一类故事。” Netflix后来打造了一套 系统 ，能自动根据纵横比、裁剪、润色和不同语言的同一张背景图为作品分组。他们在TV节目上也重复这个实验，用来追踪相关作品的表现。例子如下： 图片来自 Netflix技术博客 。两张带有标记的图片明显胜过其他版本。 图片来自 Netflix技术博客 。最后一张带标记的图片明显胜过其他版本。 请看两篇博客文章，可以了解更多关于Netflix的A/B测试： A/B测试是研究用户行为的最可靠的方式。作为设计师， 我们应该通过实验的角度，思考自己的项目 。 PPT中的图片：你的直觉未必正确。 了解用户是设计过程中最令人兴奋的部分。设计没有成品，许多的改版和迭代可以改进设计，给用户带来尽可能好的体验。 本文最初发布在 Medium 。 原文链接： http://blog.invisionapp.com/how-netflix-does-ab-testing/ 作者信息： Jessie Chen, UI/UX Designer Jessie Chen currently works at ZapLabs , where she designs a CRM for real estate professionals. She enjoys gathering user feedback through user testing, and iterating on design ideas to solve usability issues. In her spare time, she shares ideas on Medium about how design impacts businesses. Follow me on Twitter

理论上是，不过黑不黑盒只是看是否知道对象的内部结构。a，b测试都是关注的用户体验，用户视角。

A/B test 之所以没铺开，从面儿上来讲有这几个原因：a、很可能不知道怎么做b、做了却无法正确评估c、评了又未必能好好利用d、用了不一定能收到效果常见迷局：一、产品（或流程、模块、功能等）设计思想壁垒二、（数据）分析壁垒三、技术壁垒四、“落地”的层层障碍中国网民和国外网民的阅读习惯不一样。自微博微信等社交媒体兴起后，以网站为入口来阅读新闻的中国网民越来越少，绝大多数网民都是通过搜索引擎(百度)和社交软件(新浪微博)来获取新闻，而A/B测试似乎最主要对网站才更有效。另外，中国的新闻网站，真正的心思及重点似乎也没有放在怎样做好新闻上。

1、简单趋势通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型，供应商区域(交通因子)，采购额，采购额对供应商占比。2、多维分解根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度。3、转化漏斗按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。4、用户分群在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。5、细查路径数据分析可以观察供应商的行为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。6、留存分析留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。7、A/B 测试A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同;然后以某种规则优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后分析和不同方案评估。

自动化测试的问题我们在前几期的文章中已经给大家分析过很多了，而且就不同的运行环境下的自动化测试方法也做了归类，下面IT培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下，目前比较常见的几种自动化测试形式都有哪些。物联网测试物联网(InternetofThings，IoT)正对测试领域产生显著的影响。像Selenium这样的传统自动化方法在嵌入式环境中变得毫无用处。我们已经看到越来越多的基于Python和C/C++的测试框架执行单元测试、集成测试和系统测试。大多数测试框架都是测试由这些嵌入式库导出的API，其中相当多的框架调用嵌入式代码来执行单元测试。这需要具有重要软件开发经验的专业测试工程师，但我们看到更多的软件开发人员将被部署到自动化测试的角色。Python可能是物联网测试框架开发的选语言，因为它能够直接使用ctypes包来调用C代码。另一个新趋势就是物联网的DevOps环境开始标准化。到目前为止，我们看到的大多是CI环境的Ad-hoc实现。我们已经预先构建了解决方案，用于构建管理、测试管理、镜像加载、物联网镜像在不同设备上的部署、不同构建物联网设备的A/B测试等。持续测试持续测试是从去年至今仍在继续的另一个趋势。我们在过去已经看到了DevOps和CI/CD框架的爆炸式增长，而今年这种趋势，将随着新的框架(如Nevercode和Codefresh)的出现而继续。持续测试的另一个趋势是对每个版本进行基于人工智能的风险评估。以前，这种操作是手工执行的，以确定能为应用程序部署哪些版本。我们已经实现了几个CI/CD平台，它们执行应用程序基于人工智能的自动A/B部署。基于人工智能的测试基于人工智能的测试方法已不仅仅是时髦语，现在已经进入了主流测试实践。人工智能和自动化是测试的两个并行方面：自动化用于功能测试，而人工智能则用于视觉测试。基于人工智能的视觉测试，包括视觉测试和感觉测试，并快速浏览每个构建版本的视觉变更，是一个非常有用的发布验证方法。我们已经在Denver的不同客户中实施了基于Applitools的视觉测试解决方案。

绝缘电阻测试中A-B，表示测试A-B两端（两点）之间的绝缘电阻值

参考： 从假设检验到AB实验——面试前你要准备什么？ 一文入门A/B测试（含流程、原理及示例） A/B testing（一）：随机分配(Random Assignment)里的Why and How 我们都或多或少听说过A/B测试，即便没有听过其实也被动的参与过——作为受试者。AB实验是数据分析、产品运营、算法开发在工作中都时常接触到的工作。在网站和APP的设计、产品的运营中，经常会面临多个设计/运营方案的选择。小到按钮的位置、文案的内容、主题的颜色，再到注册表单的设计、不同的运营方案，都有不同的选择。A/B test可以帮助我们做出选择，消除客户体验（UX）设计中不同意见的争执。按钮颜色、广告算法、标签排序，这些互联网产品里常见的功能与展示都是在一次次AB实验中得到优化。 所谓A/B test，其实类似于初中生物说的 对照试验 。对用户分组，每个组使用一个方案（方案应遵从单变量前提），在相同的时间维度上去观察用户的反应（体现在业务数据和用户体验数据上）。需要注意的是各个用户群组的组成成分应当尽量相似，譬如新老用户很有可能表现出较大的偏好差异。最后根据假设检验的结果，判断哪些版本较之原版有统计意义上的差异，并根据效应量选出其中表现最好的版本。 注意点 理由： A/B test不是只能A方案和B方案，实际上一个测试可以包含A/B/C/D/E/……多个版本，但是要 保证单变量 ，比如按钮的颜色赤/橙/黄/绿/青/蓝/紫，那么这七个方案是可以做A/B测试的；但如果某方案在旁边新增了另一个按钮，即便实验结果产生了显著差异，我们也无法判断这种差异的成因究竟是谁。 比如一个test抽取总体20%的流量做按钮颜色的实验，另一个test也抽取总体20%的流量做布局样式的实验。是否可行？ 我认为是可行的。但要求多个方案 并行测试 ， 同层互斥 。如果从总体里，先后两次随机抽取20%流量，则很有可能会有重叠的用户，既无法满足控制单变量，又影响了用户的使用体验。 数据：对web新旧页面的A/B测试结果，来自Udacity的示例案例 1.给出零假设和备择假设： 记旧页面的转化率为 ，新页面的转化率为 我们的目标是为了说明 , 因此作出如下假设： 即 即 方法一、直接根据公式计算检验统计量Z , 拒绝域为 。 z=-2.15落入拒绝域。在显著性水平 时，拒绝零假设。 假设检验并不能真正的衡量差异的大小，它只能判断差异是否比随机造成的更大 。 cohen-s-d ，因此，我们在报告假设检验结果的同时，给出效应的大小。对比平均值时，衡量效应大小的常见标准之一是 Cohen"s d ，中文一般译作科恩d值: statsmodels.stats.proportion.proportions_ztest 第一个参数为两个概率的分子 第二个参数为两个概率的分母 第三个参数 alternative [‘two-sided", ‘smaller", ‘larger"]分别代表[双侧，左尾，右尾] 可以同时得到检验统计量和P值，得到的z值和前面计算的完全相同，落在拒绝域，故拒绝零假设。同时我们也得到了p值，用p值判断与用检验统计量z判断是等效的，这里p值约等于0.016， ，同样也拒绝零假设。 在python中一般的z检验是这样做的 statsmodels.stats.weightstats.ztest 直接输入两组的具体数值即可，同样有 alternative 参数控制检验方向。 蒙特卡罗法其实就是计算机模拟多次抽样，不过感觉好强啊，结果直观又容易理解，能够很好的帮助初学者理解分布、p值、显著性 、分位数等概念。 在零假设成立的前提下（ 即 ）， 为临界情况(零假设中最接近备择假设的情况)。如果连临界的情况都可以拒绝，那么剩下的部分更可以拒绝( )。 可以利用样本数据求得整体的总转化率 ，下面考察临界情况，以 为新旧版共同的转化率，即取 ，分别进行n_old次和n_new次二项分布的抽样。 重复抽样多次，每次抽样之后，都可以得到：旧版本与新版本之间的转化率差值 。而此数据的转化率差值为:-0.0026。 可以观测模拟得到转化率差值的分布(由于概率相等，应该接近于正态分布)和此数据的转化率差值的位置关系。 在diffs列表的数值中，有多大比例小于ab_data.csv中观察到的转化率差值？此次模拟的结果为0.0155，每次模拟的结果都不太相同，但都在p值(0.016)上下浮动，且随着样本量的增大，更加接近p值。 上图的含义是，在 时进行的10000次随机模拟得到的差值中，只有1.55%比数据集中的差值更极端，说明我们这个数据集在 的前提下是小概率事件。如果 则得到的差值的分布仍然近似于正态分布但是其均值会右移，此时数据中的差值会更加极端。因此，此数据的结果是零假设中的极端情况，零假设很有可能是不成立的。 p值到底要多小才算真的小 ？ 这需要我们自己给定一个标准，这个标准其实就是 ，是犯第一类错误的 上界， 常见的取值有0.1、0.05、0.01。 所谓第一类错误，即拒真错误，也就是零假设为真，我们却拒绝了。在这个例子里就是——新旧版转化率明明相等，只不过我们很非酋，得到的样本正好比较极端，以至于我们错误地认为新旧版转化率不等。所以要取定一个 时，认为原假设在该显著性水平下被拒绝。（如果我们取的是0.01而不是0.05，则这个例子里就拒绝不了零假设了。） 并不是越小越好，这与第二类错误的概率有关， 越小，则 就越大，而第二类错误的概率也需要控制在一定的范围，因此不能一味地取极小的 。

参考: 从假设检验到AB实验——面试前你要准备什么？ 一文入门A/B测试（含流程、原理及示例） A/B testing（一）：随机分配(Random Assignment)里的Why and How 第一类错误和第二类错误的关系是什么？ 假设检验的逻辑是是什么？ 我们在生活中经常会遇到对一个总体数据进行评估的问题，但我们又不能直接统计全部数据，这时就需要从总体中抽出一部分样本，用样本来估计总体情况。 举一个简单的例子： 学而思网校App进行了改版迭代，现在有以下两个版本 版本1:首页为一屏课程列表 ； 版本2：首页为信息流 如果我们想区分两个版本，哪个版本用户更喜欢，转化率会更高。我们就需要对总体（全部用户）进行评估，但是 并不是全部存量用户都会访问App，并且每天还会新增很多用户，所以我们无法对总体（全部用户）进行评估，我们只能从总体的用户中随机抽取样本（访问App）的用户进行分析，用样本数据表现情况来充当总体数据表现情况，以此来评估哪个版本转化率更高。 假设检验其实就是反证法，想要证明一个命题是正确的，只能通过证明其否命题是错误的来达到目的。假设检验是用统计数据来判断命题真伪的方式。所以通常，先对总体参数提出一个假设值，然后利用样本信息判断这一假设是否成立 常常会假设两个命题： H0：备受质疑的命题 原假设，也叫零假设，用H0表示。原假设一般是统计者想要拒绝的假设。原假设的设置一般为：等于=、大于等于>=、小于等于<=。 H1：有待验证的问题 备择假设，用H1表示。备则假设是统计者想要接受的假设。备择假设的设置一般为：不等于、大于>、小于<。 两者的联系： 下图中红色阴影部分的面积为α，即第一类错误犯错的概率；黑色的阴影部分的面积为β，即第二类错误犯错的概率。 通常情况下，我们关注α，因为我们是对于H0所以应的样本进行观测和做出判断的，α就是H0与H1交集且在H1的部分(拒绝H0接受H1)；而对于β，我们用的是H1对应的样本的总体(有多少样本点导致在前一步计算检验统计量时不拒绝H0)进行判断的，β就是H0与H1交集且在H0的部分(拒绝H1接受H0)。 显著性水平是指当原假设实际上正确时，检验统计量落在拒绝域的概率，简单理解就是犯弃真错误的概率。这个值是我们做假设检验之前统计者 根据业务情况定好的 。 显著性水平α越小，犯第I类错误的概率自然越小，一般取值：0.01、0.05、0.1等 当给定了检验的显著水平a=0.05时，进行双侧检验的Z值为1.96，t值为 。 当给定了检验的显著水平a=0.01时，进行双侧检验的Z值为2.58 。 当给定了检验的显著水平a=0.05时，进行单侧检验的Z值为1.645 。 当给定了检验的显著水平a=0.01时，进行单侧检验的Z值为2.33 检验方式分为两种：双侧检验和单侧检验。单侧检验又分为两种：左侧检验和右侧检验。 双侧检验：备择假设没有特定的方向性，形式为“≠”这种检验假设称为双侧检验 单侧检验：备择假设带有特定的方向性 形式为">""<"的假设检验，称为单侧检验 "<"称为左侧检验 ">"称为右侧检验 假设检验根据业务数据分为两种：一个总体参数的假设检验和两个总体参数的假设检验 一个总体参数 的假设检验：只有一个总体的假设检验 举个例子：学而思App原版本1转化率为 19%，学而思App版本2开发完成后，直接全量发布整体上线，过一段时间后统计转化率为27%，我们想判断版本2是否比版本1好，这时我们做的假设检验总体只有1个，全部用户。对于总体只有一个的称为一个总体参数的假设检验。 两个总体参数 的假设检验：有两个总体的假设检验 同样的例子：学而思App版本1和学而思App版本2同时上线，流量各50%，这时我们做的假设检验总体有2个，分别为命中版本1的全部用户与命中版本2的全部用户。 两种假设检验的检验统计量计算方式有所不同，所以做区分描述。 在判断用什么检验的时候，首要考虑的条件是 样本量 ，其次是 总体服从的分布 。 简单地说其实就是， 总体标准差 怎么估计的问题。检验类型确定了，检验统计量也就确定了。 （不过现在的很多软件简化了上述步骤，改为， 若总体标准差已知（无论样本大小）都用Z检验 ； 若总体标准差未知，都用T检验 。 不过当样本量够大的时候，T分布也近似于Z分布了 ，所以最后的结果不会差很多。 T分布其实是小样本的Z分布。一个样本的自由度越大，样本方差就越接近总体方差，T分布也就越接近Z分布。因此T分布的形状随自由度的变化而变化，自由度越大，越接近正态分布。 ） 利用假设检验来证明： 第一步: 提出原假设和被择假设：H0：中医是无效的。 H1：中医是有效的。 H0是我们希望推翻的命题，H1是希望被证实的命题。 第二步：从整体的研究样本中抽样，这里应选择两个总体：两组生理特征和疾病状况一致的人，一组人不给予治疗，另一组给予中医治疗，持续观测两组人的生理数据。 第三步：根据两组人的生理数据构造T统计量(双样本σ未知)进行T检验。 第四步：根据显著性水平确定拒绝域或者P值。 第五步：构造拒绝域，考察0与拒绝域的关系；或者计算p值，比较其与显著性水平的关系。

A、B、C、D分别为优秀、良好、合格和不合格。信息技术等学科的操作考试按照合格、不合格两个等级评定（部分省市如山东也按照A、B、C、D)。学生在校期间可以多次参加同一科目考试，成绩按最高的一次记录。不能按时毕业的学生，允许离校后继续参加考试。所有学生的学业水平考试成绩均由学校记入学籍档案（纸质与电子档案），并与学生的综合素质评价报告并列呈现。考试科目：学业水平考试的科目为语文、数学、思想政治、历史、英语、地理、物理、化学、生物、技术10门学科。其中技术中信息技术为必考科目，部分省市还考通用技术。考试方式：学业水平考试采取书面考试和操作考试两种方式，书面考试的科目为语文，数学，英语，思想政治、历史、地理、物理、化学、生物、通用技术；操作考试的科目为信息技术和物理、化学、生物学科的实验操作。扩展资料学业水平测试的性质1、学业水平考试是鉴定普通高中学生相关科目学习质量的水平考试。不同于具有选拔性质的高校招生考试，也不同于为学分认定而设置的模块考试。2、学业水平考试是考核普通高中学生相关科目学习是否达到课程标准要求的主要手段，也是检查普通高中学分认定公平、公正程度的重要手段。3、学业水平考试结果是高等学校招生选拔的主要参考依据之一。4、实行普通高中学业水平考试制度，有利于保证普通高中按照国家课程方案和课程标准组织教育教学，有利于监测普通高中教育教学质量，促进学校不断提高课程实施的质量和水平。参考资料：百度百科-高中学业水平考试

α、β、λ常用来表示软件测试过程中的三个阶段： α是第一阶段，一般只供内部测试使用； alpha测试 （由用户、测试人员、开发人员共同参与的内部测试）β是第二个阶段，已经消除了软件中大部分的不完善之处，但仍有可能还存在缺陷和漏洞，一般只提供给特定的用户群来测试使用； beta测试 （内测后的公测，交给最终用户测试 公司外部展开的测试，可以由非专业的测试人员执行的测试）λ是第三个阶段，此时产品已经相当成熟，只需在个别地方再做进一步的优化处理即可上市发行。

AB测试是为Web或App界面或流程制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组（目标人群）随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。A/B测试，用于验证用户体验、市场推广等是否正确，而一般的工程测试主要用于验证软硬件是否符合设计预期，因此AB测试与一般的工程测试分属于不同的领域。应用场景：1、体验优化用户体验永远是卖家最关心的事情之一，但随意改动已经完善的落地也是一件很冒险的事情，因此很多卖家会通过AB测试进行决策。常见的是在保证其他条件一致的情况下，针对某一单一的元素进行AB两个版本的设计，并进行测试和数据收集，最终选定数据结果更好的版本。2、转化率优化通常影响电商销售转化率的因素有产品标题、描述、图片、表单、定价等，通过测试这些相关因素的影响，不仅可以直接提高销售转化率，长期进行也能提高用户体验。3、广告优化广告优化可能是AB测试最常见的应用场景了，同时结果也是最直接的，营销人员可以通过AB测试的方法了解哪个版本的广告更受用户的青睐，哪些步骤怎么做才能更吸引用户。

A类为综合管理类，考试科目有：行测、公基、申论，题目难度高于B、Cx0dx0aB类为行政执法类，考试科目有：行测、公基，题目难度高于Cx0dx0aC类为乡镇类，考生科目有：行测，公基，题目相对简单。但对报考条件有限制，一般为村官或者经村（社区）、街道推荐才可报考。x0dx0aA类难度最大，所报职位也相对较好，B类难度适中。两类试卷题目有差别，B类行测有知觉速度与准确性测验，10分钟60道。要求速度，并且B类公基需要写一篇公文（关于这个可以自己参考往年试卷）x0dx0a英语能力要看你报考的职位有没有特殊要求

神策A/B测试工具是一种在线测试工具，它允许用户在不同版本之间进行随机切换，以评估不同版本的性能。以下是神策A/B测试工具的一些主要功能:1.版本控制：神策A/B测试工具支持版本控制，这意味着用户可以在不同版本之间进行切换，以便评估不同版本的性能。2.随机切换：神策A/B测试工具支持随机切换，这意味着用户可以随机选择某个版本进行切换，以便更好地评估不同版本的性能。3.统计报告：神策A/B测试工具提供详细的统计报告，以便用户了解不同版本之间的性能差异。4.实时监控：神策A/B测试工具支持实时监控，这意味着用户可以实时查看不同版本之间的性能差异，以便更好地评估不同版本的性能。5.数据导出：神策A/B测试工具支持数据导出，这意味着用户可以将测试数据导出到不同格式的文件中，以便更好地分析数据。6.自动化测试：神策A/B测试工具支持自动化测试，这意味着用户可以自动化测试脚本，以便更好地测试不同版本的性能。神策数据是一家提供用户行为分析产品的公司，其产品神策分析支持私有化部署，能够对企业级客户进行深度用户行为分析。神策数据提供企业数字化运营方案与数据驱动咨询服务，赋能企业全域用户经营、全链路分析和全场景营销能力，加速企业数字化转型，实现持续增长。

解：设d同学得了x分，所以四位同学的平均分为 （74+86+96+x)/4 =（256+x)/4 =24+x/4 为整数所以x/4 必定是整数因此，x一定是4的整数倍。若此次测试的最低分为0分，满分为100分的话，d的分数可能为：0,4，8，16，20，24，28，32，36，40，44，48，52，56，60，64，68，72，76，80，84，88，92，96，100.

计算方法：（1）计算前1-15题分数总和：A的总数( )　　B的总数( )　　C的总数( )　　D的总数( )　　共计15分（2）计算前16-30题分数总和：A的总数( )　　B的总数( )　　C的总数( )　　D的总数( )　　共计15分（3）把两部分的数目相加：红色：前A+后D的总数( )蓝色：前B+后C的总数( )黄色：前C+后B的总数( )绿色：前D+后A的总数( )总计30分（4）最终得出你的性格色彩结果，类似如下：红15蓝3黄8绿4总分中数目最大的字母，是你的核心性格。其他字母代表你整个性格中的比例。如果某种颜色大于15，说明你是典型的此类性格，如果有两种或三种数目非常接近，说明你是较复杂的组合性格。本测试题目旨在测试你的“性格”而非你的“个性”，测试你的“先天”而非你的“后天”。但仍会有一部分读者很难判断哪种色彩是先天哪种色彩是后天，这类读者需要加强对自身“真实内心”的认识，如果你在做题过程中，严格符合测试说明，你将了解自己性格本源的力量。基本性格有以下12种情况：典型的红蓝黄绿，红+黄，红+绿，蓝+黄，蓝+绿，黄+红，黄+蓝，绿+红，绿+蓝。（~说明：在性格组合当中，没有列出“红蓝配”（红+蓝、蓝+红）和“黄绿配”（黄+绿、绿+黄）的四种组合，是因为红与蓝、黄与绿是两对完全相反的性格。两种完全相反的性格共同组合在一人身上，必有另一个是受到强大的后天影响。这种人将在很多时候呈现极大的内心困惑。挖掘出真正的自己，对他们而言，是所有人中最迫切需要的！还是那句话，这类读者需要加强对自身“真实内心”的认识。~）

可能主要原因如下：很可能不知道怎么做做了却无法正确评估评了又未必能好好利用用了不一定能收到效果

1 –小版本确认测试2 – 高3 – 中4 – 低 我们将测试用例分成4类：BVTs，高，中和低。现在的问题是将测试用例分到不同的优先级别里。毕竟，优先级别将指出哪些测试用例被认为是需要更频繁的执行的，哪些又不是。

d需要重新考

总长度就是你测试的光缆总长度而A-B点看你图片中的2个黑色竖线，分别为A和B。这个也就是区图中黑竖线区域的长度为0.031KM 也就是一段区间的

应该是B吧，A是专业的，就是例如计算机啊电子啊那些，B的话就是非专业的，就是服务业文员啊之内的都选B。

这是我的第 202 天分享 全文共约 2000 字，阅读完共需约 5 分钟 01 “自适应”实验 在自然界有一句耳熟能详的话：“物竞天择，适者生存”。 大自然就像一个大的筛选器，给生物们足够的自由空间，让它们彼此竞争和生长。 通过不断地筛选，那些不适应环境的便逐渐淘汰，留下来的都是足够适应当前环境的。 “自适应”实验的理念，就和“适者生存”十分类似。 在正式介绍“自适应实验”之前，我先给你讲一个关于“ A/B测试 ”的故事。 1. “A/B测试” 2007年，某产品经理设计了一个总统竞选的“捐款”系统，他设计的这个系统，直接让捐款金额增加了5700万美元。 这位产品经理设计的系统，就是“A/B测试”。 A/B测试的内容是：先准备好若干个不同的设计方案（不一定只限于两种），接下来，把这些方案随机分配给目标群体，观察他们的反应。 通过这种“自然筛选”，更受目标群体欢迎的方案，就会逐渐“站稳脚跟”。 这种方法的核心理念是， 让不同的方案自由地竞争，最终剩下的那个方案，就是最适合目标客户这个“大环境”的方案。 这种方案有一个比较明显的好处，就是可以减少试错成本。 你想一下，如果一开始把所有的筹码全都押注在了某一个方案上，结果市场证明，这个方案并不合适，那么之前的所有努力很有可能就打水漂了。 “不要把所有的鸡蛋，放在同一个篮子里”说的也是类似的道理。 为了更好地降低试错成本，我们可以先拿出一小部分作为“试错”的“鸡蛋”。然后把这一部分鸡蛋，随机分配到不同的“篮子”里，看看哪一个效果更好，进而加大资源的投注。 视频类APP的流量曝光，就会经常用到这种方法。 假设有10个人发布了同类型视频，可能在第一阶段，平台会给每个视频500的曝光量，观察它们的点赞、评论、转发等因素的活跃情况。 在第二阶段，这10个人可能会筛选出前2-3名，加大资源的投放，可能此时曝光量就变成了5000，继续观察。 在第三阶段，找到里面质量最高的视频，继续加大曝光量。 2. “自适应”实验 “自适应”实验更倾向于“概率”层面。 假设有甲、乙两种待使用的方案供你选择。这两种方案你都不了解，于是对于你而言，这两个在初始阶段使用的概率相同。就好比往盒子里放一个红球和一个白球。 第一次尝试，你从这个盒子随机抽取一个球，然后开始执行。 根据执行反馈的结果，来修正这个概率。 假设你抽到了甲， 结果表明甲方案有效，那么你就往盒子里再放一个红球 。此时甲被选中的概率就变成了 2/3，乙方案被选中的概率就变成了 1/3，然后继续下一次抽取的实验。 如果甲方案并没有达到原来的预期，则不操作。 盒子里仍然是1红球1白球，然后继续下一次抽取的实验。（或者针对个人的情况，减少一个对应的球，但最低数量为1） 通过无数次的抽取，以及结果的验证，其中某一个概率就会越来越高。而概率越高，就更容易被抽取和验证。 你有没有发现，这其实和“马太效应”很像？ 强者越强，弱者越弱。强者拥有的资源越多，意味着他达成目标的概率也就越大。而每一个阶段的成功，都会帮助他获得更多的资源，往盒子里增加更多被抽的砝码。 在上世纪五六十年代，尽管黑人已经获得了名义上的解放，但是他们仍然被限制受教育、医疗等方面的权利。而这也导致了他们在受教育以及就业等方面的负循环。 在一开始，那些受到歧视的黑人，盒子里面对应的球就很少。在受教育时，白人的对应的球更多，于是他们很容易就被抽中了。之后获得了更好的教育，在求职之路上，也非常顺利。 对于黑人来说，就没那么幸运了。 他们一开始就被限制受教育，对应的，求职也会受到影响，而这必然会导致他们的收入远不如白人。收入低，就意味着下一代获得的初始资源更少，受教育更难，工作也更不顺利。 当我们在决策时，除了“A/B测试”之外，我们也可以采用“自适应”实验。 就拿前段时间分享的“可信度加权”为例。 《原则》的作者达利欧分享过这一方法。这种方法的好处是，通过赋予每个人不同的权重，可以避免真理被埋没。 但是这里会有一个问题，如果每个人的权重一直不发生变化，很有可能就会出现“倚老卖老”的情况：老员工手里的权重一直很高，新员工的想法得不到重视。 因此，为了避免这种情况，我们可以通过“自适应”实验来帮助我们，让“可信度加权”更加灵活。 每一次决策之后，我们对结果进行分析，如果决策证明了某个人的想法是正确的，那么他的权重就增加；反之，则降低权重。 这样可以最大程度保证“凭实力说话”，而不是“凭工龄说话”。 总结一下今天的分享内容。 “A/B测试”核心理念是， 让不同的方案自由地竞争，最终剩下的那个方案，就是最适合目标客户这个“大环境”的方案。 “自适应”实验的主要想法是 ，根据执行反馈的结果，来修正之前的“抽取概率”。 以上就是我今天的分享。我是润东，我们一起，向上生长。 参考资料：

A/B测试是一种新兴的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。AB测试本质上是个分离式组间实验，以前进行AB测试的技术成本和资源成本相对较高，但现在一系列专业的可视化实验工具的出现，AB测试已越来越成为网站优化常用的方法。A/B测试其实是一种"先验"的实验体系，属于预测型结论，与"后验"的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。A/B测试如同GitHub、Docker、APM一样在美国市场已经被各类企业逐渐采用，相信在中国也能被广大开发者所接纳，其测试范围也不仅仅局限于网页优化，目前移动端的A/B测试需要同时支持前端(Web/H5、iOS、Android)及后端(Node.js、PHP、Java)，相对于Web端的A/B测试，移动端的技术难度与复杂度都要高得多。

A/B测试最佳流程，可分成下面四个步骤，如图：下面，对其中的每个步骤做下详细解释：a/b测试是一种新兴的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。ab测试本质上是个分离式组间实验，以前进行ab测试的技术成本和资源成本相对较高，但现在一系列专业的可视化实验工具的出现，ab测试已越来越成为网站优化常用的方法。a/b测试其实是一种"先验"的实验体系，属于预测型结论，与"后验"的归纳性结论差别巨大。a/b测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。a/b测试如同github、docker、apm一样在美国市场已经被各类企业逐渐采用，相信在中国也能被广大开发者所接纳，其测试范围也不仅仅局限于网页优化，目前移动端的a/b测试需要同时支持前端(web/h5、ios、android)及后端(node.js、php、java)，相对于web端的a/b测试，移动端的技术难度与复杂度都要高得多。

A / B测试，即有两个即将面对大众的设计版本(A和B)。通过小范围发布，得到并比较这两个版本之间你所关心的数据(转化率，业绩，跳出率等)，最后选择效果最好的版本。拓展资料：对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本已得到越来越多的关注。以获客环节为例：许多产品都会在百度、头条等渠道投放落地页广告，以完成新用户的注册转化，而落地页效果的好坏，会直接影响转化率和获客成本。以每月200万投放费用为例，如果通过A/B测试将落地页的注册转化率有效提升20%，相当于每月能多获得价值40万推广成本的新用户。参考资料：什么是 A/B 测试？

A/B测试最佳流程，可分成下面四个步骤，如图：下面，对其中的每个步骤做下详细解释：a/b测试是一种新兴的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。ab测试本质上是个分离式组间实验，以前进行ab测试的技术成本和资源成本相对较高，但现在一系列专业的可视化实验工具的出现，ab测试已越来越成为网站优化常用的方法。a/b测试其实是一种"先验"的实验体系，属于预测型结论，与"后验"的归纳性结论差别巨大。a/b测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。a/b测试如同github、docker、apm一样在美国市场已经被各类企业逐渐采用，相信在中国也能被广大开发者所接纳，其测试范围也不仅仅局限于网页优化，目前移动端的a/b测试需要同时支持前端(web/h5、ios、android)及后端(node.js、php、java)，相对于web端的a/b测试，移动端的技术难度与复杂度都要高得多。

1.什么是A/B测试随着移动互联网流量红利、人口红利的逐渐衰退，越来越多的产品运营开始关注数据驱动的精细化运营方法，期望通过精细化运营在一片红海中继续获得确定的用户增长，而A/B测试就是一种有效的精细化运营手段。简单来说，A/B测试是一种用于提升App/H5/小程序产品转化率、优化获客成本的数据决策方法。在对产品进行A/B测试时，我们可以为同一个优化目标（例如优化购买转化率）制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，同时另一部分用户使用 B 方案，统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策，从而提升转化率。2. A/B测试的价值对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本已得到越来越多的关注。以获客环节为例：许多产品都会在百度、头条等渠道投放落地页广告，以完成新用户的注册转化，而落地页效果的好坏，会直接影响转化率和获客成本。以每月200万投放费用为例，如果通过A/B测试将落地页的注册转化率有效提升20%，相当于每月能多获得价值40万推广成本的新用户。如果不使用A/B测试，而是根据经验，直接上一个落地页呢？在回答这个问题之前，我们先来看看我们在做产品决策时，常面临的一些挑战：产品优化依靠经验主义，不能保证新的产品版本一定会有业绩提升重大产品功能很难决策，不确定哪个方案效果最优“后验”成本高，如果改版失败，业绩损失无法挽回从这些挑战中我们可以看到，如果我们在产品上线时不做A/B测试的话，一方面不能保证上线的版本转化率等指标一定是最优的，其次还面临着因产品改版失败带来的用户流失、业绩损失的风险。实际上，随着业务的发展，产品迭代体系的逐渐成熟，新功能上线时必须做A/B测试的紧迫性会越来越高，因为改版失败的风险越来越大，而用户的习惯也越来越难以捕捉，所以A/B测试的必要性会越来越高。3. 如何开展A/B测试开展A/B测试，可以分为6个步骤：确立优化目标。分析数据。提出想法。重要性排序。实施A/B测试并分析实验结果。迭代整个流程，进行下一轮A/B测试。A/B测试工具开发，涉及到数据监测系统、大数据处理等，除了BAT等大体量公司，一般都选用已有的SaaS服务，目前比较成熟的有TestinData.AI（Testin A/B测试服务，近期宣布永久免费）等服务。目前随着黑客增长概念的普及，应用A/B测试逐渐成为日常操作。希望能够帮助解决楼主的问题。

　　A/B测试是一种新兴的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。AB测试本质上是个分离式组间实验，以前进行AB测试的技术成本和资源成本相对较高，但现在一系列专业的可视化实验工具的出现，AB测试已越来越成为网站优化常用的方法。A/B测试其实是一种"先验"的实验体系，属于预测型结论，与"后验"的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。A/B测试如同GitHub、Docker、APM一样在美国市场已经被各类企业逐渐采用，相信在中国也能被广大开发者所接纳，其测试范围也不仅仅局限于网页优化，目前移动端的A/B测试需要同时支持前端(Web/H5、iOS、Android)及后端(Node.js、PHP、Java)，相对于Web端的A/B测试，移动端的技术难度与复杂度都要高得多。

A/B测试是一种新兴的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。AB测试本质上是个分离式组间实验，以前进行AB测试的技术成本和资源成本相对较高，但现在一系列专业的可视化实验工具的出现，AB测试已越来越成为网站优化常用的方法。A/B测试其实是一种"先验"的实验体系，属于预测型结论，与"后验"的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。发展演变游戏，伴动物而生。在动物世界里，游戏是各种动物熟悉生存环境、彼此相互了解、习练竞争技能、进而获得“天择”的一种本领活动。游戏，随人类而造。在人类社会中，游戏不仅仅保留着动物本能活动的特质，更重要的是作为高等动物的人类，为了自身发展的需要创造出多种多样的游戏活动。游戏，并非为娱乐而生，而是一个严肃的人类自发活动，怀有生存技能培训和智力培养的目标。

A/B测试是一种新兴的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。AB测试本质上是个分离式组间实验，以前进行AB测试的技术成本和资源成本相对较高，但现在一系列专业的可视化实验工具的出现，AB测试已越来越成为网站优化常用的方法。A/B测试其实是一种"先验"的实验体系，属于预测型结论，与"后验"的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。发展演变游戏，伴动物而生。在动物世界里，游戏是各种动物熟悉生存环境、彼此相互了解、习练竞争技能、进而获得“天择”的一种本领活动。游戏，随人类而造。在人类社会中，游戏不仅仅保留着动物本能活动的特质，更重要的是作为高等动物的人类，为了自身发展的需要创造出多种多样的游戏活动。

这个问答已经在百度知道上被问过多次，我这里也重新回答下，希望对楼主有帮助。1.什么是A/B测试随着移动互联网流量红利、人口红利的逐渐衰退，越来越多的产品运营开始关注数据驱动的精细化运营方法，期望通过精细化运营在一片红海中继续获得确定的用户增长，而A/B测试就是一种有效的精细化运营手段。简单来说，A/B测试是一种用于提升App/H5/小程序产品转化率、优化获客成本的数据决策方法。在对产品进行A/B测试时，我们可以为同一个优化目标（例如优化购买转化率）制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，同时另一部分用户使用 B 方案，统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策，从而提升转化率。2. A/B测试的价值对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本已得到越来越多的关注。以获客环节为例：许多产品都会在百度、头条等渠道投放落地页广告，以完成新用户的注册转化，而落地页效果的好坏，会直接影响转化率和获客成本。以每月200万投放费用为例，如果通过A/B测试将落地页的注册转化率有效提升20%，相当于每月能多获得价值40万推广成本的新用户。如果不使用A/B测试，而是根据经验，直接上一个落地页呢？在回答这个问题之前，我们先来看看我们在做产品决策时，常面临的一些挑战：产品优化依靠经验主义，不能保证新的产品版本一定会有业绩提升重大产品功能很难决策，不确定哪个方案效果最优“后验”成本高，如果改版失败，业绩损失无法挽回从这些挑战中我们可以看到，如果我们在产品上线时不做A/B测试的话，一方面不能保证上线的版本转化率等指标一定是最优的，其次还面临着因产品改版失败带来的用户流失、业绩损失的风险。实际上，随着业务的发展，产品迭代体系的逐渐成熟，新功能上线时必须做A/B测试的紧迫性会越来越高，因为改版失败的风险越来越大，而用户的习惯也越来越难以捕捉，所以A/B测试的必要性会越来越高。3. 如何开展A/B测试开展A/B测试，可以分为6个步骤：确立优化目标。分析数据。提出想法。重要性排序。实施A/B测试并分析实验结果。迭代整个流程，进行下一轮A/B测试。A/B测试工具开发，涉及到数据监测系统、大数据处理等，除了BAT等大体量公司，一般都选用已有的SaaS服务，目前比较成熟的有TestinData.AI（Testin A/B测试服务，近期宣布永久免费）等服务。目前随着黑客增长概念的普及，应用A/B测试逐渐成为日常操作。希望能够帮助解决楼主的问题。

A/B测试是一种新兴的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。AB测试本质上是个分离式组间实验，以前进行AB测试的技术成本和资源成本相对较高，但一系列专业的可视化实验工具的出现，AB测试已越来越成为网站优化常用的方法。现在大多数市场营销自动化软件通常都具有持续运行A/B测试的能力。

随着移动互联网流量红利、人口红利的逐渐衰退，越来越多的产品运营开始关注数据驱动的精细化运营方法，期望通过精细化运营在一片红海中继续获得确定的用户增长，而A/B测试就是一种有效的精细化运营手段。对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本已得到越来越多的关注。以获客环节为例：许多产品都会在百度、头条等渠道投放落地页广告，以完成新用户的注册转化，而落地页效果的好坏，会直接影响转化率和获客成本。以每月200万投放费用为例，如果通过A/B测试将落地页的注册转化率有效提升20%，相当于每月能多获得价值40万推广成本的新用户。如果不使用A/B测试，而是根据经验，直接上一个落地页呢？在回答这个问题之前，我们先来看看我们在做产品决策时，常面临的一些挑战：产品优化依靠经验主义，不能保证新的产品版本一定会有业绩提升重大产品功能很难决策，不确定哪个方案效果最优“后验”成本高，如果改版失败，业绩损失无法挽回从这些挑战中我们可以看到，如果我们在产品上线时不做A/B测试的话，一方面不能保证上线的版本转化率等指标一定是最优的，其次还面临着因产品改版失败带来的用户流失、业绩损失的风险。实际上，随着业务的发展，产品迭代体系的逐渐成熟，新功能上线时必须做A/B测试的紧迫性会越来越高，因为改版失败的风险越来越大，而用户的习惯也越来越难以捕捉，所以A/B测试的必要性会越来越高。当然，A/B测试的应用有需要满足，不是凡是变更都需要A/B测试，影响大、难决策的就需要A/B测试，落地页等需要A/B测试以提高转化率。A/B测试落地，也需要团队、流程、工具等方面配合，否则也无法很好落地。单拿A/B测试工具来说，除了BAT等大体量公司，一般都选用已有的SaaS服务，目前比较成熟的有TestinData.AI（Testin A/B测试服务，近期宣布永久免费），还有其他SaaS等服务可供选择。相信，目前随着增长概念的普及，应用A/B测试逐渐成为日常操作。