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为什么国内网站很少做A/B测试
A/B测试的基本功能：定夺产品feature的决策。
A/B测试的基本思想包括：
·提供两个方案并行测试。
·不同方案之间只存在一个变量，排除其他干扰因素。
·以某种标准判定结果优劣，筛出最优方案
如果产品必须要大boss/PM拍板，只看其喜好，那就没有必要做测试。测试相当于发布了产品的alpha版本，并且数据太少是不足以说明功能优劣的。
但是还有一个团队较少做A/B测试的原因是，并没有足够好，且旗鼓相当的方案予以定夺。但是，其实就算是无关紧要的feature也可以做测试。当备选方案模棱两可，甚至区别看起来无关紧要，例如某个按钮是用橙色还是红色，摆放的位置偏左还是偏右。面对这种情况，传统解决方式要么是根据设计师的审美来定，要么是一群人共同表决，要么由某个领导拍板决定。无论哪种方式，都不免受到个人主观因素的制约，未必代表的了广大用户在实际使用场景中的认知。“不识庐山真面目，只缘身在此山中。
像LinkedIn的升级迭代一样，在互联网产品开发过程中，我们经常面临多种方案的抉择。有些选择轻而易举，例如面向大众的偏理性产品，主色调定位蓝色最权威稳重而广为接受（比如百度、Facebook）；强调安全的服务，绿色是常规之选。
其实，在产品设计中，A/B测试能够减少页面障碍、提升转化率、确定改版方案、新功能的小范围测试等。互联网产品中通过A/B测试改进产品的成功案例不在少数。这其实是一种基于数据的精准决策而已，说实在的，还是与“用户喜爱哪个feature”和“boss喜爱哪个feature”的权力抉择有关。
1. A/B测试需要后端大数据处理平台的支持。比如你想通过测试知道一个功能是不是影响了用户购买会员，那么你至少需要每天知道每个用户分别是不是购买了会员，然后按照测试的分组统计aggregate在一起。当A/B测试比较多的时候，测试中关注的metrics比较多的时候，这个数据处理量是非常大的。小公司可能承受不了。
2. 用户数量不够多，难以收敛。A/B测试里面有一个很重要的指标就是p value。一个实验只有p value够低，结果才有意义。简单点说就是多次重复实验才能避免极端小概率事件发生。国内很多网站可能用户数量不多，导致A/B测试结果不显著。
视觉的角度描写阳光的好句子
一，阳光穿过云层，如同金色的细线，温柔地洒在大地上，唤醒了沉睡的万物。
二，阳光洒在窗帘上，斑驳的光影在墙上跳舞，给室内带来了生动的色彩。
三，阳光倾洒在湖面上，波光粼粼，宛如一幅抽象的画作，美的让人心醉。
四，阳光，穿透树叶的缝隙，形成了无数的光斑，给森林披上了一层神秘的光晕。
五，阳光洒在沙滩上，金色的沙粒闪闪发光，像是被镀上了一层金边。
六，阳光从山的那头升起，逐渐染红了天空，给大地带来了一天的希望和活力。
七，阳光透过水底，折射出五彩斑斓的光芒，仿佛是大自然的调色板。
八，阳光轻轻拂过脸庞，温暖而柔和，像是老友的微笑，让人感到无比的舒适和惬意。
九，阳光落在古老建筑的石墙上，让那些历经岁月的石砖，重新焕发了生机，仿佛在讲述着古老的故事。
十，阳光与影子交织在一起，创造出丰富的视觉层次，让这个世界变得更加立体和生动。
到此，大家对视觉层次为什么重要的解答时否满意，希望视觉层次为什么重要的2解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。
