如何避免在进行长期 AB 实验时踩坑？学习这些实用的技巧！

AB 测试是一种常用的实验方法，用于评估不同变体或方案的效果。在进行长期的 AB 实验时，可能会遇到一些挑战和问题。本文将介绍一些常见的坑，并提供解决方案和相应的源代码示例，以帮助你避免这些问题。

1. 样本偏差：
   在长期的 AB 实验中，样本偏差是一个常见的问题。如果实验组和对照组的样本在某些方面存在明显的差异，那么实验结果可能会被这些差异所影响，从而导致不准确的结论。为了解决这个问题，需要进行随机分配，并确保实验组和对照组在各方面的特征上具有可比性。

import random

# 随机分配样本到实验组和对照组
def random_assignment(participants):
    random.shuffle(participants)
    split_index