1.2.2.1 SUTVA假设

文档摘要

1.2.2.1 SUTVA假设 1.2.2.1 SUTVA假设想象一下，你是电商平台的后端工程师，正在调试一个价值百万美元的A/B测试。用户曝光了新推荐算法后，转化率数据诡异飙升——实验组明明只覆盖10%的流量，却拉动了全站20%的订单增长。这不是奇迹，而是噩梦的开端：SUTVA假设被悄无声息地破坏了。用户间的“传染效应”让一个人的推荐结果干扰了另一个人的潜在结果，导致因果估计偏差高达30%。我亲身经历过类似场景，那次排查花了三天三夜，最终通过一个精巧的干扰检测脚本救场。今天，我就直击这个痛点，带你从实战故障入手，拆解SUTVA的核心——无干扰（no interference）和一致性（consistency）——并手把手实现一个可复用的Python工具链。