一、AB測(cè)試方面
1本砰、對(duì)照組和測(cè)試組的選擇
控制變量碴裙！
AB測(cè)試的設(shè)計(jì)：定期換桶、排除異常數(shù)據(jù)点额；支持版本舔株、召回、重排还棱、文章屬性等多層面的AB測(cè)試
AB測(cè)試：檢驗(yàn)是否有顯著性（t檢驗(yàn)等）
二载慈、數(shù)據(jù)分析方面
1、分類是數(shù)據(jù)分析的80%
顯性分類：內(nèi)容類別珍手、男女办铡、地域、安卓/ios等顯性用戶特征
隱形分類：第幾刷琳要、什么推薦理由寡具、時(shí)間點(diǎn)
自定義分類：定義新老用戶、定義高中低活用戶稚补、定義流失用戶童叠、定義偏好閱讀深淺和刷新深淺的分類
機(jī)器聚類：kmeans聚類等
雙坐標(biāo)分類：
①根據(jù)以上兩種分類進(jìn)行綜合比較（橫坐標(biāo)閱讀深度，縱坐標(biāo)刷新深度）
②按照時(shí)間點(diǎn)（早上7點(diǎn)到-晚23點(diǎn)）看分小時(shí)分類別的推薦量课幕、點(diǎn)擊量厦坛、點(diǎn)擊率、文章數(shù)乍惊；區(qū)分周末和工作日進(jìn)行查看看
分類的注意事項(xiàng)：多個(gè)分類的情況下
分類維度：分人群（男女杜秸、地域、機(jī)型）润绎、分內(nèi)容撬碟、分時(shí)間（工作日還是周末诞挨，早中晚，小時(shí)級(jí)別）小作、分推薦理由
分類標(biāo)準(zhǔn)：已有標(biāo)準(zhǔn)亭姥、自定義標(biāo)準(zhǔn)
3、通過過程指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控
例如：看用戶核心興趣來知道留存率的提高
4顾稀、巧用除法分析數(shù)據(jù)
例如看點(diǎn)擊率占比达罗，即點(diǎn)擊數(shù)占比/推薦數(shù)占比，來比較某一個(gè)推薦模塊的推薦效果静秆；
看VV/新增粮揉，說明每新增帶來的價(jià)值
5、巧用減法做數(shù)據(jù)分析
客戶端每個(gè)功能的使用率和留存率曲線畫出來抚笔，計(jì)算兩條線之差扶认，由高到低排列，可看到兩條線差距殊橙。差距異常的地方是機(jī)會(huì)點(diǎn)
6辐宾、學(xué)會(huì)看分布
直方圖、提琴圖膨蛮、線箱圖
7叠纹、看數(shù)據(jù)之間的關(guān)系
散點(diǎn)圖、計(jì)算相關(guān)系數(shù)
8敞葛、時(shí)間序的分析
比如根據(jù)分發(fā)次數(shù)誉察、分發(fā)時(shí)間，分析各個(gè)數(shù)據(jù)
