实验的异质性（HTE）指同一处理对不同样本的效果差异。主要概念包括平均处理效应（ATE）、条件平均处理效应（CATE）和个体处理效应（ITE）。异质性分析有助于理解策略对不同用户的影响，优化实验设计，并挖掘业务逻辑。通过分析，发现某些子人群在实验中表现出显著的正向或负向效果，为后续策略调整提供依据。

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