# 💡 Summary 这是“用生活化类比解释差分中的差分（Difference-in-Differences, DID）”这个经典问题的变体。 把 DID 想成一句话：**“我不只看你涨没涨，我还看‘你相对别人’多涨了多少。”** --- ## 先讲一个最通俗的例子：两家店、同一段时间 你想知道：**店 A 换了新菜单**，是不是让营业额变高了。 但问题是：这段时间可能刚好是旅游旺季，**所有店都会涨**，你不能只看 A 的“前后差”。 于是你找一家很像的店 B（没换菜单），当作对照。 - 店 A（换菜单） - 换之前：100 - 换之后：140 - **前后差 = +40** - 店 B（没换菜单） - 之前：80 - 之后：110 - **前后差 = +30**（旺季带来的普涨） DID 的答案就是： **(+40) - (+30) = +10** 解释：A 看起来涨了 40，但其中大约 30 是“大家都涨”的因素（旺季），真正更可能是“换菜单”带来的，是 **多出来的 10**。 --- ## 为什么叫“差分中的差分” 你做了两次“做差”： 1. **同一组前后做差**：把“不随时间变化的差异”先消掉（比如 A 店本来就位置更好）。 2. **处理组与对照组再做差**：把“全社会共同变化”也消掉（比如旺季、宏观流量变化）。 所以叫：**差（前后）再差（两组）**。 --- ## DID 最关键的前提（用大白话说） 你选的对照组 B 要“像”到一种程度： > **如果 A 没换菜单，它和 B 的走势本来应该差不多。** 这就是 DID 的“平行趋势”直觉版。 --- ## 你在业务里怎么用（最常见） - 某些城市先上线新策略（处理组），其它城市没上线（对照组） - 看上线前后：处理组相对对照组 **多变化了多少** - 那个“多出来的变化”，就是策略的效果（更可信） 如果你给我一个你自己的场景（比如“某批酒店/某些城市/某类用户上线策略”），我可以帮你把“处理组、对照组、时间窗口、要画的趋势图”直接按 DID 的方式定出来。 # 🧩 Cues # 🪞Notes