我有一个具有高度可变性的数据。
我的目标是做一个 AB 测试来检查由于新变化引起的行为变化。
- 所有样品都显示出历史上的高和低性能。这意味着如果我随机抽取任何 2 个群组，它们会显示出巨大的历史比较差异以下是每周比较的示例。同样的行为也适用于每月和每天。
W1：-10.04%
W2：3.9%
W3：-4.2%
W4：-3.7%
W5：5.4%
W6：-2.6%
W8：0.8%
W9：-2.3%
W10：1.92%…………
无论我试图通过用户的聚合行为来细分用户并查看差异，仍然可以观察到这种程度的可变性。
无论在哪个方向，我都在寻找明显的差异以保持一致。无论是正面的还是负面的。并且，幅度范围小。
有人可以建议替代方法来最小化这种差异吗？