让某个随机事件发生，而这个事件肯定会在某个时刻发生。所以，如果你在做这类试验，你实际上必须更加小心。 一个非常有效，但却能毁掉很多这类试验的方法，就是对这类事情非常非常小心。如果你连续进行这些试验，得到了这样的结果，不要马上告诉你的老板。明白吗？我曾经对客户犯过这个错误，而不是对老板。
不要立刻激动因为你看到的可能正是我刚才说的
事实上，你经常进行这些试验，偶尔会 电报数据 偶然发现一个看起来很奇怪的结果。停下来。重新运行该试验。如果它再次显示统计显著，你就满意了。现在你可以欢呼雀跃，按铃，跳起来，喊叫，告诉你的老板或客户。在那之前，你不应该这么做，因为我们经常看到的情况是，你得到A优于B的可能性，比如说，我们有95%的把握。
你去告诉你的老板
等你回到办公桌前，这个可能 WhatsApp 筛查 性已经下降了一点。你会说：“哦，嗯，我马上给你看。”等他回来的时候，可能性又下降了一点。实际上，再运行一两天，这个可能性已经降到50%以下了，你甚至都不确定了。这就是你需要非常小心的地方。所以，重新运行这些实验。 有点类似，不要用样本数据进行训练。比如，如果你正在寻找相关性，或者假设你正在尝试建模搜索排名因素。
你会选取一大堆可能影响排名的因素
看看哪些因素会起作用，然后尝试预 原创评论 测其他排名。如果你有100个排名，你就用这些排名训练一个模型，然后尝试预测这些排名，你可能会做得很好，因为如果你的模型中有足够多的变量，它实际上可以完美地预测，因为它已经学习过了，它已经有效地记住了这些排名。你不应该这样做。