Day3测试积点任务
问题：A/B 测试是否适用于大数据风控领域的效果分析？从我的从业经历来看，不适用通常上我个人更倾向于通过控制阈值等方式（具体要看企业的内部环境，工作架构，能够提供什么样的对象），进而通过一段时间的自然选择（包括市场自然选择，后台人力信审/稽核），进而取得测试样本（可以是抽样，也可以是全部数据），最后通过分布看自然选择下的偏好。这其中还要包括一些必要的控制。个人觉得A/B测试，有些太武断了 适用。 毕竟A/B测试只是一种数据分析的方法，该方法论不涉及统计学的样本理论。只要是需要分析某种因素对对象可能产生的结果的对照分析，它都可以愉快地发挥作用。狭义的A/B测试特指互联网产品或者网页交互设计中的对比实验，在更广泛的应用场景中，它有个更一般的名字，叫做对照实验。对照实验其实是通过实验发现或者证明某些因素对对象产生的效果。举个简单的例子，做某道菜的时候，想知道放盐和不放盐的区别，大体上我们会保持其他条件基本不变，比如食材、火候、用量、甚至是做菜的人等等，然后来尝尝做同一道菜，放盐和不放盐的区别。当然，对照实验在生物、医学、制药等传统领域已经有非常长时间的理论及实践历史。本质上，对照实验是人类认知及决策科学的最重要工具之一。
作者：del alex
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来源：知乎
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