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基线对比

1、基本介绍

1. 基线对比就是拿一个基准去和当前的情况做比较，从而判断变化、进步或差异

2. 基线是事先确定好的一个参照标准，它可以是

时间上的：例如，项目开始前的状态、去年的数据 标准上的：例如，行业平均水平、公认的最佳实践 实验中的：例如，不采取任何特殊措施的那组，即对照组

3. 对比就是把当前的数据、方案或结果，放到这个参照标准旁边去看

是变好了还是变差了？ 提升了多少？ 差异是不是显著？

2、场景

1. 在数据分析 / 业务里

基线：通常指改动前的状态，或者行业平均水平、历史同期数据 对比：看新方案上线后，数据比基线好了还是差了 例如，App 改版前日活 10 万（基线），改版后 12 万，对比得出提升了 20%

2. 在项目管理 / 绩效里

基线：最初批准的计划，包含范围、进度、成本 对比：实际执行到哪了，和原计划比是超前还是滞后、超支还是节约

3. 在机器学习 / AI 里

基线：一个简单、通用的基础模型，例如，逻辑回归、随机猜测

对比：复杂模型必须明显超过这个基线，才证明它有价值