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综上，主分析结论为：实时预售信息的引入显著提高预售商品的销量，提升log(sales) 18.6% 。
c. 数据助理为何有效
有了以上分析得出的主结论，主播看到了实施预售信息后是怎样实现预售商品销量的提高的，我们做了以下两个假设：第一个是主播延长预售商品的直播时间 。第二个是提高销售效率 。
由于无法确切地获得主播对某个商品进行介绍的持续时间，所以我们选择用用户点击某个商品的时间分布区间取时间分布的中间部分，作为主要点击时间的区间，近似模拟商品直播时间 。取【X%-Y%】分别为【10%-90%】、【20%-80%】、【30%-70%】、【40%-60%】进行分析，分别对应Model3、Model4、Model5、Model6 。
同时定义了销售效率的概念，将销售效率定义为销量除以主要点击时间区间 。

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对实验组和对照组的数据进行详细分析，对应分析数据如下图所示，得出结论：

• 相比于对照组，实验组预售商品的主要点击时间区间没有显著延长，故不支持假设1；
• 相比于对照组，实验组预售商品的销售效率显著提高，故支持假设2 。

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更进一步，对实验组和对照组观众在直播间的评论数据做了分析，抽取一些关键词进行比例的分析以及词云的分析，如下图所示，得出如下结论：

• 相比于对照组，实验组中用户对预售的讨论比例更高；
• 相比于对照组，实验组中用户提到缺货信息比例更低；
• 相比于对照组，实验组中用户问题比例更低 。

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实验组用户评论词云

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对照组用户评论词云
d. 数据助理对谁有效
进一步，根据主播粉丝数的分位数，将样本分为三个子集，分别对应粉丝量少、中、多的直播间在每个子集上进行分析，数据如下图所示，分析结论：对中等粉丝量的直播间显著提升预售商品销量，对粉丝数少和多的直播间效果不显著 。

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数据助理不提供自动刷新功能，若要看最新的数据需要手动刷新，一次手动刷新算一次使用 。根据主播一场直播使用智能数据助理次数的中位数，区分深度使用和较少使用智能数据助理的主播进行指标分析，如下图所示，得出以下结论：
直播中主播使用智能数据助理次数较多的直播场次，提供实时预售信息显著提高预售商品销量 。

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