当然，你可能对用户更喜欢什么以及如何消费内容已经有了直觉，这些带给我们……

定期进行广告测试来确保转化率效果非常重要。

在统计推断中如何应用潜在结果模型，对试验的因果效果进行估计。

为什么在关键的产品决策时，您需要 A/B Testing，而不仅仅是像 GA 这种观察性的数据分析工具

数据驱动（Data Driven）的概念在国内有了很长时间了，但真正实现数据驱动的公司却少之又少。要做好精细化运营，需要用好数据，用数据来驱动运营和产品增长，而其中的关键则在于实现数据分析闭（循）环。

WiderFunnel （一家致力于为企业提供A/B测试驱动网站优化方案的创新企业）提出的 LIFT 模型是一套十分厉害的优化武器，而 LIFT 模型的核心就是它的——六大优化法则。借助这套法则我们可以对网站或者 App 页面中存在的转化率低的问题对症下药，或者当你不知道转化率优化从哪里开始的时候，可以将这六个法则作为切入点进行优化，以此来提升营销人员和产品经理进行交流，说服和转化潜在客户的能力。

《三体》是一本深探宇宙本源以及生命哲学的书，所以它对于一个小分支学科“数据科学”也有很精妙的见解。

每周10万新增用户、每月20亿访问量、300万总用户量等等，这些都是商业时代推崇的指标，但毫无疑问，这些指标严格意义上讲都是废话指标（Bullshit Metrics），因为它们对业务和增长提不出任何的指导意义。事实上，根本不用关心这些指标，我们只需要关注唯一关键指标。

如果一开始你没能成功，拿个更大的锤子。

产品优化中的每一处改动都应该经过数据精确的衡量。

在运营过程中，AB测试用得更加普遍，比如发送邮件或者广告，先拿小样本，测试多个版本，数据表明哪一个广告或邮件的转化率高，就用哪一个邮件或广告。

大数据时代，拥有数据就是拥有了宝贵的财富。现在获得数据已经变得越来越容易。但是数据的价值怎么才能最大的挖掘出来呢仅仅拥有数据是远远不够的，要使用数据来发挥价值。仅仅让机器来使用数据还是远远不够的，更最重要的在于企业里的 “人” 可以正确高效的使用数据。这就需要企业具备数据驱动的理念。 那么什么是数据…