文章
N = 12关于测量、实验、因果推断，以及 AI 增强的数据工作。
问问笔记本
2026 3 篇
2025 9 篇
- 04 A/B 之外：没法做实验，如何衡量真实的产品影响 当随机化不可能时，因果推断方法依然能揭示真实影响。这是我测量非典型产品变更的做法。
- 05 关于 DMA 测试的一些想法 设计真正能用的地理实验：从一线 DMA 测试经验里学到的事。
- 06 从 Insight 到行动 弥合分析和业务决策之间的裂缝：如何让你的发现真正推动改变。
- 07 AI 准备好取代营销数据分析师了吗？ 从一线使用者的视角看 AI 在营销分析里的当前能力和边界。剧透：你的饭碗暂时安全，但工作内容会变。
- 08 异常检测：一个实用速览 时间序列异常检测的实战指南。从最朴素的规则，到统计学方法。
- 09 MTA 与 LTA 之间 理解多触点归因与末次触达归因的权衡。
- 10 与代理商共建 MMM：入门提示 怎样和外部代理商合作做营销组合模型，而又不把方法论的控制权拱手让出。
- 11 给 VP 及以上汇报的经验谈 向资深高管呈现数据洞察学到的教训：如何在顶层高效沟通。
- 12 营销是艺术还是科学？ 这个永恒辩题，从一个数据分析师的视角看。为什么答案会影响你怎么测量。