1. 案例场景

假设你是肯德基的门店运营负责人，某天，你们决定在某家分店（称为 A店）推出买一送一的促销活动。你想评估这项促销活动的效果，看看它是否提高了这家分店的销售额。

这个评价问题在于，你只有一家分店进行了促销活动，其他的分店都没有进行相同的促销。你无法直接比较A店的销售额和没有进行促销的分店的销售额，因为这些分店可能本身就存在很多差异，比如地理位置、人流量等因素。

但通过使用其他分店（控制组）的数据来构建一个“虚拟”的对照组，这个虚拟的对照组在没有促销的情况下表现得和A 店相似。通过比较促销之后实际的 A店和这个虚拟对照组的业绩，就可以评估促销活动的效果。

• 收集 A 店在促销活动前后的一段时间内的销售数据。
• 收集其他分店在同一时间段内的销售数据。
• 选择一些影响销售额的关键特征，比如每天的顾客数量、人均消费额等。

通过对其他分店的特征进行加权平均，构建一个“合成”分店，使其在促销活动开始之前的特征与A 店尽可能相似。例如，假设你选择了三家分店 B、C 和D，它们在促销开始前的特征分别是：