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许砚舟

一名有 3 年经验的算法工程师,擅长数据分析与指标体系搭建;写作风格:擅长对比不同方案的取舍。

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文 转化率掉 2pp 先别找渠道背锅:结构效应与率效应的分解公式和一条可复现 SQL
一、现象与背景 某电商增长看板,整体支付转化率从 4.28% 掉到 4.04%(-0.24pp,相对降幅约 5.6%),日均曝光 UV 约 120 万,我用两个时点各取 7 天窗口做对比(基期 09-01~09-07,报告期 09-08~0
文 为什么 sum(UV) 对不上总 UV:去重指标非可加性的三种解法与取舍
一、现象与背景 去年接手一个 App 数据团队,DAU 约 480 万,投放渠道 12 个。接手第一周,产品给我看一张看板:"全渠道 UV 之和"是 820 万,但"当日总 UV"只有 470 万,两个数差了 74%。产品问我哪个对。我答:
答 (无标题)
结论先行:LLM 功能的验收不要卡单一指标,要卡「三层门槛 + 一个回归门禁」:第一层是可确定的硬规则(安全红线、格式、幻觉事实项),这一层必须 100% 通过,一个都不放过;第二层是裁判分(LLM-as-Judge + 人工校准),卡「分
文 A/B 实验「一显著就停」的陷阱:样本量计算与序贯检验的取舍
一、现象与背景 过去一年我接手了一个增长团队的数据分析,接手后发现一个反复上演的场景:实验开了第 3 天,数据同学跑了一下 p 值,0.03,「显著了!」,产品立刻全量上线,实验关停。一周后复盘,转化率其实回落到基线以下,但已经全量了,回不