p.ab天翼视讯流量怎么用消耗详情

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-30 06:10 标签： 天翼视讯流量包
天翼视讯定向流量是什么意思_百度知道
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天翼视讯定向流量是什么意思
天翼视讯定向流量是什么意思
翼赠送的300M定向流量是指用户在国内可以使用天翼手机使用的手机数据流量。只要用户使用天翼的手机在国内，只要你有需要就可以连接使用，连接上电信的数据流量网络，就可以使用电信天翼赠送的300M流量，不敢使用电信赠送的流量数据，不需要区别在什么情况下使用，不要被电信的定向两个字弄迷糊了
采纳率：85%
来自团队：
您好，湖南电信网上营业厅为您解答。这个是定向流量，意思是需要下载中国电信的天翼视讯软件，在该软件中使用的流量均为这个天翼视讯定向流量包中的流量
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回答问题，赢新手礼包怎样有效正确的使用天翼视讯流量包_百度知道
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怎样有效正确的使用天翼视讯流量包
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中国电信的天翼视讯定向流量需要在天翼视讯客户端中进行使用的，在该软件下使用的流量不会扣除普通流量的只会扣取定向流量。 定向流量包是指具有特定用途的流量包，只能通过某个软件来使用的流量包，
引用p102948的回答：中国电信的天翼视讯定向流量需要在天翼视讯客户端中进行使用的，在该软件下使用的流量不会扣除普通流量的只会扣取定向流量。 定向流量包是指具有特定用途的流量包，只能通过某个软件来使用的流量包，
就没见过使用定向流量,坑了我200MB普通流量
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回答问题，赢新手礼包这个流量是只能看视频用吗_百度知道
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这个流量是只能看视频用吗
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只能用于天翼视讯消耗的流量
对啊纸尿裤视频
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回答问题，赢新手礼包小流量AB测试能做吗？能！ - 简书
小流量AB测试能做吗？能！
AB测试对于产品和运营优化的重要性有目共睹。为了能更快的得到试验结果，试验流量越大越好。但是当流量不够的时候怎么办呢？小流量AB测试能不能做？能！下面有多个节约流量的方法。消除异常数据的影响当点击量作为指标时，有时会看到少量设备贡献了数万的点击。这些设备可能是出了bug处于异常状态，也可能是在运行自动化测试，总之不会是正常的业务数据。如果将这些数据计入统计结果，将会对结果的准确性产生很大的影响。严重的情况只能重做试验，相当于本次试验流量全浪费掉了。所以极端用户的数据不进行统计，实践中让点击量最大的1%用户数据不参与计算。正确统计进入试验的用户数转化漏斗中的每个步骤都可以进行AB测试。假设在转化漏斗的第3层的页面进行AB测试，在统计试验UV的时候，比较科学的方法是将进入到该页面的用户统计为试验UV，而不是所有访客。如果没进入该页面的用户也统计为试验UV，则会稀释试验数据。下面举个例子看一下稀释的效果：AB测试需要样本量的经验公式为
δ是希望检测到的最小变化，p为转化率，σ是样本的标准差。假设到达该页面的访客为10%，该页面转化率为50%，如果想检测出10%的提升（50%提升到55%），根据公式计算大概需要1600试验样本，对应总访客16000。如果把所有访客作为试验样本参与统计，则该种算法下页面转化率为5%（只有原来的十分之一），同样想检测出10%的提升（5%提升到5.5%），则需要30400试验样本，对应总访客也是30400。这个例子里节约了大概1/2的流量，如果试验页面的转化率更高，前面漏斗的转化率更低，节约效果会更明显。点击转化率比点击数量更容易获得统计显著的结果有些场景下，如果认为用户多次点击和单次的点击差别并不大（比如下载，注册，看广告等），可以观察点击转化率指标的统计结果。转化率是去重的，用户只要点击过就计算为1，否则计算为0。同样的试验样本，点击量的标准差是一定大于转化率的。仍然用上面提到的公式举例：假设用户点击量的分布为0次20%，1次20%，2次20%，3次20%，4次20%。则点击量均值为2方差为2，想检测出10%的提升需要800样本量。转化率为80%，方差为0.16，想检测出10%的提升需要400样本量。这个例子里节约了1/2的样本量，如果点击量的分布更加分散，节约效果会更明显。原始版本的流量不要浪费掉在有些情况下，为了稳妥起见往往只会让一小部分流量（比如总用户的1%）看到试验版本，99%的用户看到原始版本，如果统计试验数据的时候，看到原始版本的用户只挑出和看到试验版本用户数相同的人数（总用户的1%）来参与统计，则另外98%的流量相当于浪费了，他们实际上是对试验有帮助的。当试验版本和原始版本样本数不相同时，有一个计算等效样本数的公式：N ＝ (1/Ncontrol + 1/Nexperimnet)-1当Ncontrol＝Nexperimnet时计算得出N＝Nexperimnet／2如果原始版本（即control版本）的流量全部参与统计，则Ncontrol&&Nexperimnet计算得出N＝Nexperimnet等效样本数量翻倍了，相当于又节约了1/2的流量。善用分层试验想优化的地方太多了，同时跑多个试验是常态，是不是流量就不够用了？如果试验之间互相不会干扰，可以考虑分层试验。分层试验即允许同一个用户同时参加多个试验，通过流量分配的随机算法保证试验结果的代表性。原来流量只能做一个试验，现在不相关的试验可以一起做了，效率成倍增加。同层试验共用原始版本数据同层的多个试验，大家的原始版本是完全相同的，分开各自统计显然浪费了数据。以4个试验为例：如果每个试验有独立的原始版本和试验版本，流量分配都是总流量的1/8，则根据上面提到的等效样本量公式，每个试验的等效样本数为总流量的1/16。如果4个试验的原始版本合并为公共的原始版本（占总流量1/2），则每个试验的等效样本数为总流量的1/10。等效样本量提升了60%。如果多个AB测试试验优化的是同一指标，还可以进一步的对公共原始版本的流量进行微调。令n为试验数量，则 (Ncontrol/Nexperimnet)2 = n 时等效样本数量达到最大值。n＝4代入得到原始版本占总流量1/3，每个试验版本占总流量1/6，最终每个试验的等效样本数为总流量的1/9。等效样本量又提升了11%。本文作者：吆喝科技CSM团队客户成功专家 @ 韩刚
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