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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
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：
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（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
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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