数据分析假设生成

以下为基于“多渠道投放、近30天的渠道转化与定价敏感度实验数据”可检验的5个数据分析假设。每个假设均给出预期方向、测量指标与模型、识别与检验方法、以及关键预处理与判定标准，确保可操作与可重复验证。

1) 假设：不同渠道的价格弹性显著不同（渠道×价格交互效应存在）
- 预期方向：深层漏斗渠道（Brand Search/Direct）价格弹性绝对值小于上层漏斗渠道（Display/Social）。
- 指标与模型：
  - 目标：转化率（CVR）、每次会话收入（RPS）、毛利转化率（GPVR）。
  - 模型：分层Logistic/贝叶斯分层模型 logit(CVR) = β0 + β1·log(Price) + β2·Channel + β3·Channel×log(Price) + 控制项 + 随机效应（Geo/日/活动）。
- 识别与检验：
  - 若价格在用户层面或曝光层面随机化，则直接估计交互项β3。
  - 若非完全随机化，使用倾向得分加权（PSW）或逆概率加权（IPW）控制受试分配偏差。
  - 显著性：通道层面弹性差异的95%置信区间不重叠；多重检验用BH-FDR控制。
- 预处理要点：
  - 价格归一化/取log；剔除库存告罄/异常价格点；统一会话定义与去重。
  - 控制曝光强度、设备、地域、DoW/ToD、创意版本、落地页加载性能。
- 验收标准：任意两渠道的价格弹性差异|Δε|>0.1且p<0.05（或后验95%区间不含0）。

2) 假设：新客与老客的价格弹性在不同渠道上存在系统性差异（分层异质性）
- 预期方向：新客在上层漏斗渠道的价格弹性更高；老客在品牌/直接渠道的弹性更低。
- 指标与模型：
  - 模型：logit(CVR) = … + log(Price)×Channel×Segment（Segment∈{新客, 老客}）。
  - 辅助：订单金额（AOV）与复购倾向（次月回访率）的分层弹性。
- 识别与检验：
  - 三重交互项显著性检验；必要时进行分位数回归（对低/高AOV分层）。
  - 利用历史LTV或首次见识时间作为稳健分组；避免价格本身改变分组定义。
- 预处理要点：
  - 精确定义新客/老客（首单/首访窗口≥90天为宜）；排除跨端识别失败样本或用ID图谱合并。
- 验收标准：log(Price)×Channel×Segment系数显著，且方向符合预期；跨日/跨Geo稳健。

3) 假设：在某一渠道的价格变动会对其他渠道的转化产生外溢效应（助攻与归因迁移）
- 预期方向：当Social/Display降价引发更高兴趣时，Direct/Brand Search的最后触点转化占比上升（上游促活→下游收割）。
- 指标与模型：
  - 渠道级转化份额变化、助攻率（Assisted Conversions/All Conversions）、跨渠道路径长度。
  - 时间序列DLM/VAR或分层MMM：Conversion_c,t = α + Σγc’·Price_c’,t + 控制 + ε。
- 识别与检验：
  - 若存在按渠道/地域的价格实验（geo-split），采用双重差分（DiD）：(处理Geo×实验期)。
  - 滞后项检验滞后外溢（L1-L7天）；Granger检验仅作为相关性证据，不作因果结论。
- 预处理要点：
  - 稳定归因窗口（如7天点击/1天曝光）；统一归因模型（last-click vs data-driven）。
  - 控制预算与投放强度变化，避免“价格变化伴随投放强度同步变化”的混杂。
- 验收标准：跨渠道的γc’对非自身渠道转化显著（p<0.05）且方向一致；并通过安慰剂检验（非实验期为零效应）。

4) 假设：价格与CVR的关系存在非线性阈值，不同渠道的最优价格区间不同
- 预期方向：存在递减边际：过度降价提高CVR但压低AOV/毛利，导致渠道级利润的倒U型曲线。
- 指标与模型：
  - 渠道级毛利每次点击（GPPV）或毛利率×CVR×流量的GAM/样条分段回归：GPPV = s(Price)×Channel + 控制。
  - 搜索阈值点（断点）与通道差异的置信区间。
- 识别与检验：
  - 比较线性模型 vs GAM（AIC/BIC、交叉验证R2）；估计每渠道的利润最大化价格P*。
  - 稳健性：剔除极端库存/运费补贴日；对不同创意/品类做固定效应。
- 预处理要点：
  - 一致的成本口径（含渠道费用、优惠补贴）；按品类或SKU层面聚合，避免品混导致的伪非线性。
- 验收标准：非线性项显著（edf>1且p<0.05）；至少一半主要渠道存在可识别的最优区间[P1,P2]，与线性假设有统计学改进。

5) 假设：用户触达强度（曝光频次/多渠道触点数）调制价格敏感度，且该调制因渠道而异
- 预期方向：随着触达强度上升，价格弹性绝对值下降（熟悉度提升弱化价格顾虑），但在强促销创意的渠道中可能相反。
- 指标与模型：
  - logit(CVR) = … + log(Price)×Channel×Reach（Reach为个人级频次或触点计数，可分箱）。
  - 辅助：路径深度、首次触点与末次触点的差异化弹性。
- 识别与检验：
  - Reach为潜在后验变量，需避免后门偏差：优先使用频次上限随机化或预算/竞价波动作为工具变量（2SLS）。
  - 若缺乏工具，采用基于投放概率的IPW，控制受众质量与意向得分。
- 预处理要点：
  - 用户去重与跨端合并；限定观察窗口一致；剔除极端高频用户。
- 验收标准：log(Price)×Reach在≥2个主要渠道显著；交互方向与理论一致，并通过工具变量稳健。

通用注意事项
- 样本与功效：确保各渠道×价格桶×关键分层（新/老客、设备）每格≥300–500个会话或≥50转化；不足时合并相邻桶。
- 多重检验控制：对渠道×交互的大量系数采用BH-FDR或层级贝叶斯后验收缩，降低假阳性。
- 数据质量与一致性：统一价格口径（含含税/不含税、币种）、时间对齐到用户本地时区、处理缺失与极值（Winsorize 1–2%）。
- 因果识别优先级：随机化>自然实验（geo/时间）>工具变量>观测性加权；明确因果与相关的结论边界。

以上五个假设覆盖渠道异质性、受众分层、跨渠道外溢、非线性阈值与触达调制五个关键维度，可直接据此制定分析计划与模型验证流程。

以下为基于新用户首日（D0，注册后0–24小时）A/B埋点数据（A=现有引导/信息架构；B=新引导/新信息架构）的5个可检验假设。每个假设均包含目标指标、统计验证方法、必要的分层与控制以及数据质量注意事项，以便在数据挖掘与实验分析中高效执行。

1) 假设：新引导流程与信息架构（B）提升首日激活率
- 指标与计算
  - D0激活率 = 完成引导（或达到预设完成条件）且首次使用关键功能的用户数 / 暴露用户数
  - 关键功能首次使用事件：feature_use_first（按业务定义的核心价值动作）
- 验证方法
  - 两样本比例检验（z-test或χ²），报告绝对差（pp）与相对提升（lift），95%置信区间
  - 样本量/效应：以最小可检测效应（MDE，如1–2pp）进行事后功效评估
- 分层与控制
  - 设备类型（iOS/Android/Web）、流量来源（付费/自然）、国家与语言、首屏载入时延分位
  - 使用logistic回归控制协变量，检验B的主效应
- 数据质量
  - 随机分配与曝光一致性校验（assignment与首事件时间先后）
  - 引导完成与功能使用的事件顺序与去重；跨时区统一到UTC

2) 假设：新信息架构（B）缩短用户到达关键功能的路径与时间
- 指标与计算
  - 路径步数（steps_to_key）：从首屏到feature_use_first的点击/页面跳转数（median/分位）
  - 首次关键功能耗时（time_to_key）：注册完成到feature_use_first的时间（秒），右删失处理未达成者
- 验证方法
  - 步数：Mann–Whitney U检验（非正态）
  - 时间：Kaplan–Meier曲线与log-rank检验；Cox比例风险模型（协变量：设备、网络、来源）
- 分层与控制
  - 新手引导是否被跳过、是否使用搜索、菜单入口类型（顶部/侧边/底部）
- 数据质量
  - 路径事件完整性（page_view/click序列）；防止自动化/机器人流量；超长耗时截断（winsorize或上限裁剪）

3) 假设：新引导流程（B）降低漏斗中间步骤的流失率，提升整体引导完成率
- 指标与计算
  - 引导漏斗各步转化率：p(step_i→step_{i+1})
  - 总完成率：完成最后一步的用户数 / 进入引导的用户数
  - 步骤级流失率：1 − p(step_i→step_{i+1})
- 验证方法
  - 各步比例检验；对多步骤同时检验实施FDR控制（Benjamini–Hochberg）
  - 序列分析（Markov链或路径频率）识别高流失路径
- 分层与控制
  - 首次进入引导的入口（自动弹窗/用户主动）、文案语言版本、屏幕分辨率
- 数据质量
  - 漏斗步事件去重与步序一致性；因网络失败导致的步丢失识别与修正

4) 假设：新信息架构（B）提升次要功能的探索率，同时不劣于核心激活指标（非劣效检验）
- 指标与计算
  - 次要功能探索率：D0内触发至少一个非核心功能事件的用户占比
  - 核心激活非劣效边界：设定δ（例如−0.5pp），检验B相对A在激活率上不劣于A
- 验证方法
  - 次要功能：两样本比例检验（优效）
  - 核心激活：TOST双单侧检验（非劣效），报告差异置信区间与是否超过δ
- 分层与控制
  - 用户意图（来源渠道）、新手指引是否完成、内容密度（页面组件数或点击热度分位）
- 数据质量
  - 功能事件分类的稳定性（核心/次要字典）；避免因事件命名变更造成口径漂移

5) 假设：新引导与信息架构（B）提升首日参与度（会话数与停留时长），且不提高错误事件率
- 指标与计算
  - 会话数/用户（session_count）、总停留时长/用户（engagement_time，中位数/分位）
  - 跳出率：单页/单事件会话占比
  - 错误事件率：error_events / 1000会话
- 验证方法
  - 计数：负二项回归或泊松回归（过度离散检验）；时长：Mann–Whitney U
  - 跳出率与错误率：两样本比例检验；多指标同时检验采用Bonferroni或FDR
- 分层与控制
  - 首屏性能（TTFB/绘制时间分位）、机型性能分组、首日推送/邮件触达
- 数据质量
  - 会话切分规则一致（超时阈值）；前端错误事件去重与采样率一致；埋点延迟与漏报校验

通用要求（适用于上述所有假设）
- 实验随机化与样本独立性：用户级随机，防止跨版本曝光；首日窗口固定为注册后0–24小时
- 归因与偏差控制：仅纳入首次注册当日数据；排除测试/内部分流与机器人；统一时区与版本识别
- 统计稳健性：事前定义指标口径与δ/MDE；报告效应大小、置信区间与功效；必要时进行异质性分析与交互项检验（B×设备/来源）
- 可复现性：明确事件字典与ETL流程，保留审计日志与代码版本以支持复核与复现

以下为基于“周度、来源与版本分层”的用户留存与活跃明细数据可检验的5个分析假设。每条假设均包含预期效应与验证方法，以便直接落地到数据挖掘流程。

1. 假设：不同获客来源的留存曲线存在显著差异，且与版本形成交互效应
- 命题：Organic/自然流入的用户在长期留存（Wk4、Wk8）高于付费广告来源；但在某些版本下（例如新增引导或性能优化的版本），该差异缩小或反转。
- 预期效应：来源的主效应显著；来源×版本交互项显著改变留存的衰减率。
- 验证方法：
  - 周度队列留存分析（按来源×版本分层绘制留存曲线）。
  - 用户层面的混合效应逻辑回归：下一周是否留存 ~ 来源 + 版本 + 来源×版本 + 周龄（队列周序） + 控制变量；周为随机效应或时间固定效应。
  - 生存分析（Cox模型）：检验不同（来源×版本）组的风险比并评估比例风险假设。
- 关键指标/变量：Wk1/Wk4/Wk8留存率、风险比(HR)、队列周龄、渠道来源、版本号。

2. 假设：重大版本发布对活跃度有短期提升效应，但对未升级用户的留存带来短期不利影响
- 命题：在重大版本发布周及随后1–2周，已升级用户的WAU/会话数上升；未升级用户的下一周留存下降，直到完成升级。
- 预期效应：版本发布的时点变量显著提升活跃度（已升级组）；未升级组在发布后留存出现负向跳变。
- 验证方法：
  - 断点/事件研究（Interrupted Time Series）：比较发布前后活跃度与留存的水平与趋势变化。
  - 差异中的差异（DID）：处理组（已升级）vs 对照组（未升级），度量发布后Δ留存、Δ活跃。
  - 面板模型：活跃度_it ~ 发布指示 + 发布后周序 + 版本升级状态 + 个体固定效应。
- 关键指标/变量：WAU、会话数、下一周留存、版本升级标记、发布周指示变量。

3. 假设：社交来源用户对界面/社交相关改动版本的留存提升更敏感
- 命题：在强调社交/分享/邀请功能的版本中，社交流入用户的Wk1→Wk4留存提升幅度大于广告来源与搜索来源。
- 预期效应：（社交来源×特定版本特征）的交互项对留存提升显著。
- 验证方法：
  - 分层对比：按来源分别估计不同版本的留存提升（相对基线版本）。
  - 逻辑回归/生存模型加入版本特征指示（如“社交功能增强版”）与来源交互项，检验交互系数。
  - 事后事前对比：同一来源用户在版本切换前后留存差异的配对或匹配评估。
- 关键指标/变量：留存提升（pp或OR）、来源类别、版本功能标签、队列周龄。

4. 假设：留存随队列周龄呈近似指数衰减，衰减速率随来源与版本而变
- 命题：整体留存曲线近似指数型衰减，但不同来源与版本的衰减率（半衰期）不同；高质量来源与优化版本的半衰期更长。
- 预期效应：拟合的指数/生存模型在不同（来源×版本）层级的衰减参数显著差异。
- 验证方法：
  - 拟合留存曲线：R(w) ≈ α·exp(−βw)，比较β在不同分层的估计值。
  - 生存分析估计组别化的风险函数，计算半衰期或中位留存周龄。
  - 优度检验与残差诊断，检验模型形态假设（若比例风险不成立，考虑加速失效模型）。
- 关键指标/变量：周度留存率R(w)、衰减率β、半衰期、中位留存周龄、来源、版本。

5. 假设：上周活跃强度对下一周留存有正向预测作用，且在新版本中该作用增强
- 命题：更高的上周活跃（会话数、活跃天数、关键功能使用频次）提升下一周留存概率；新版本（例如性能优化或引导完善）强化这一关系。
- 预期效应：活跃度滞后变量的正系数显著；活跃度×版本交互项为正。
- 验证方法：
  - 动态面板/用户层逻辑回归：留存_t+1 ~ 活跃度_t（标准化） + 版本_t + 交互项 + 个体固定效应 + 周固定效应，控制来源与队列周龄。
  - GEE或混合效应模型以处理用户内相关性；检查内生性（如采用工具变量或滞后多期特征稳健性）。
  - 预测评估：AUC/PR、校准曲线，比较不同版本的模型性能与系数稳健性。
- 关键指标/变量：下一周留存指示、上周会话数/活跃天数/功能使用次数、版本、来源、个体与时间固定效应。

通用控制与数据要求：
- 控制变量建议包含：地区/设备类型、首日行为强度、注册渠道的投放周期、季节/节假日周、产品线差异。
- 数据颗粒：周度用户级明细，包含来源、版本、时间戳、活跃度（会话、活跃天数、功能使用）、留存标记。
- 统计稳健性：采用聚类稳健标准误（按用户或周聚类），多重检验控制（如Benjamini–Hochberg），并进行共线性与遗漏变量敏感性分析。