5 什么是A/B TEST？它的核心逻辑？业务应用场景？有哪些需要注意的要点？
A/B Test
实验复现
核心逻辑
小样本，后验，随机，对比
业务应用场景
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。
一些基本判断：
注意点
1
描述A/B TEST的一些词：灰度、小流量、对照组、控制组
其中灰度就是小流量（先使用小样本进行实验）
2
A/B测试是多方案并行的，并不是传统认知上的A、B两种方案。
一个A/B测试只有一个变量，但是一个变量可以有很多值
6 什么是漏斗分析？漏斗分析的核心逻辑？业务应用场景？漏斗分析有哪些需要注意的要点？
漏斗分析
评估连续业务流程的节点转化率
核心逻辑
连续业务节点
业务应用场景
下面图中红框里面的才是漏斗分析
漏斗分析有哪些有代表性的运用场景？
注意的要点
-步骤一定是连续的
-步骤不要超过5步
-转化率不要小于1%
-两种转化率计算方法
每一步作为下一步的基线；第一步作为后续步骤的基线
可能会被问
你是怎么用漏斗分析的/怎么理解漏斗分析的？
60分：看转化
80分：还要看流失
90分：每一步还要结合其他指标看，例如每步的停留时间
100分：看转化率的时间变化
120分：每步的用户画像变化
漏斗分析最常用的是转化率和流失率两个互补型指标
”用户视角”版本是漏斗转化背后的真实逻辑
结合归因模型来分析，可以根据产品的实际需求，将达成目标（形成转化）之前的功劳根据设定的权重分配给每一个转化节点。归因模型的意义在于寻找到真正对于现阶段产品发展有利的渠道，并将优势扩大化
逆向使用，推断产品正常运行所需要的一些基本数据，比如一个主打弹幕的视频网站需要20人同时在线发弹幕，根据3层漏斗模型，可以大致推算出网站首页的PV必须超过20000，这时可以指导我们如何寻找流量
具体模型
衡量了产品的增长，同时又简单且可操作
↓
AARRR模型
获客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、商业变现(Revenue)、自传播(Referral)
数据敏感性类
IPhone X的城市销售量
多维分析
好玩的问题
1
2
生活中的例子
-到一个陌生城市，如果你没有电子狗也没有导航，你怎么判断你没有超速。
-速度比大多数车都要慢
3
能力、通用技能
与数据打交道并不枯燥，会发现许多有意思的东西（数据可视化的例子）
很多分析方法和工具都会有帮助作用
业务决策支持，数据分析让决策更合理，而不是更好
数据分析不是万能的，只是让人理性决策的辅助工具，除了数据支撑，在做产品决策的时候还需要考虑产品定位、对政策和趋势的判断等因素
数据分析要做的最重要的事情并不是告诉业务方发生了什么，而是为什么发生
做一些竞品分析，对于同行业同类数据的转化情况要做到心中有数，尽可能降低用户流失
