1.4.4.2 实验变量
在业务场景中，我们经常需要对某一个元素反复进行调节以达到最优实验效果，举例如文案内容，颜色等等。
- 传统或者各个业务内部自己实现的实验平台，对这种不确定的需求并没有很好支持，通常这种情况需要开发重新开发。
- HubbleData的A/B测试平台，通过变量的灵活使用与集成，产品方可以轻松地解决这个问题。
本节将会对变量进行详细介绍，内容包括变量的概念、变量的应用以及最佳实践。
1.1. 概念
在实验法中，各种需要操纵、控制和测量的因素或条件都是变量百度百科。实际使用过程中，因素、因子、元素等等都是同一个意思。具体来说：
- 变量的讨论限定在实验法中，其他场景下的内容我们暂时不作考虑；
- 实验变量跟实验内容或者操作工具有关，那些我们不关心或者不可以操作的内容可以看做实验环境；
- 实验变量是操控的具体对象或者条件，例如文本，颜色，变量值是对象的具体实现。举例如：颜色可以作为某一个实验变量，而蓝色是颜色的某一个具体值。
回到线上环境，举例如下：
CTA按钮的颜色或者文案就是我们希望控制的实验因素，也即我们此处介绍的实验变量。一般来说实验，版本以及变量的逻辑关系如下：
互联网业务场景下，这些变量具体对应哪些内容？
所有的业务内容（交互流程或者页面内容）都是通过程序或者代码来实现的，所以这些实验变量对应计算机程序中的参数或者属性。简单来说，实验变量可以从两个角度来看：
- 从用户或者产品角度：实验变量对应不同的交互流程或者页面元素，是我们直接的产品体现
- 从开发或者程序角度：实验变量对应不同的参数，是交互流程的代码实现。对于蓝色版本的实验来说，实验变量为
color值为2d78f4
1.1.1. 总结
实验变量的概念可以从不同角度进行解读，总结来看实验变量有两重含义：
- 具体业务场景测试的实验内容，举例如：文案，颜色或者某一个实验模块
- 计算机代码中的具体实现，举例如：color(blue/white),text(立即注册/免费注册）等等
我们自然会引申到另一个问题，业务场景中我们应该怎么进行多变量测试？下一节我们将对这个问题进行讨论。
1.2. 应用
从实现角度来看，我们通过程序变量来对实验内容进行描述，但是仅有变量还不足以支撑实验的运行，我们需要有一个模块对用户进行分流。具体来说，可以将实现方式分解为两个部分：
- 逻辑控制层：用来控制不同实验版本
- 实验内容层：对应不同实验版本展现不同实验内容
实验变量主要体现在实验内容层，通过不同变量值来体现不同实验内容。具体解释如下：
get_variable(experiment_x) # 逻辑控制
then versionId = B # 实验内容
- 通过应用控制层，程序对不同用户进行分流，控制不同实验版本
- 通过实验内容层，程序用实验变量对不同实验内容进行展现
当然实际情况可能会比较复杂，某一个实验版本对应一个比较大的实验模块，此时我们在程序中可能无法清晰定义实验变量。
1.3. 最佳实践
我们结合的HubbleData对变量的使用进行说明，在实际使用场景中，我们经常需要对某一个元素反复进行调节以达到最优实验效果。我们来看通过HubbleData怎么能够快速解决这个问题，首先对这个问题进行分解，我们需要解决以下这些内容：
- 页面内容是动态变化的，支持后期调节；
- 需要有一个后台支持策划或者运营对变量进行调节；
- 不成功的改动快速下线，新内容快速上线；
整体流程如下：
- 开发在程序中将关心的实验元素设为变量，变量值可以接收外部参数；
- 在HubbleData后台将实验变量设为跟当前变量一致，或者可以相互引用
- 在HubbleData后台设置变量的值，并且启动实验
具体业务代码如下：
DATracker.abtest.get_variation(function(flgs)
{
var bColor = flgs.get('bColor');
this.$update({
btnBcolor: bColor,
});
}
设置完成之后，用户可以在后台对实验变量进行灵活调整。
- 实验变量内容由业务方填入，例如：按钮的颜色或者文案
- 实时动态更改， 当某一个实验效果不理想时可以快速调整