说白了，这种网站代码乱炖主要就三个坑：异步脚本太多、路径硬编码、还有那个计数器。
去年我们跑的那个项目，3 000量级用户访问时，用行话说叫雪崩效应，其实就是前面一个小延迟把后面全拖垮了。
另外一点，那些cookie操作没加密，说实话挺坑的，我一开始也以为直接存就好了，后来发现不对，HTTPS迁移时直接把旧cookie清没了。

还有个细节挺关键的，比如那个countdown-timer，只有IE1 0以下才触发，这个点很多人没注意。
等等，还有个事，他们居然用[xss_clean]存密钥，简直是作死。
建议下次做这种项目时，先梳理依赖关系，别把所有脚本都塞一个require.async里。
你觉得这种硬编码的路径处理，是不是该用配置文件换掉？

什么是解释变量?

哎哟，这解释变量啊，我以前在做市场分析的时候深有体会。
记得那会儿，我负责一个新产品的市场推广，得预测销售量，那可真是头疼啊。
我那时候就把它想象成考试，解释变量就是那些可能影响成绩的题目，比如广告投入、产品价格、竞争对手的动向啥的。

那年是2 01 8 年，我在一个新一线城市做调研，收集了大概2 00个样本。
我就把那些可能影响销售的因素列了个清单，然后一个个试，看哪个因素对销售量的影响最大。

比如说，广告投入，我试了几个不同水平的广告预算，结果发现，投入多了，销售量确实上去了，但不是线性增长的，得找到一个平衡点。
再比如产品质量，我通过用户反馈和市场调研发现，产品质量好，回头客就多，销量自然就上去了。

但是，这中间还得权衡，因为资源有限，不可能把所有因素都照顾到。
我就得根据经验和数据来决定哪些因素最重要。
比如，我那时候发现，虽然产品质量很重要，但广告投入的影响更大，所以我就重点在这上面下功夫。

最后，我通过建立了一个简单的线性回归模型，把广告投入、产品质量和竞争对手的情况作为解释变量，预测了销售量。
结果还不错，预测的销量跟实际销量相差不大。

所以说啊，解释变量这东西，关键是要找到那些真正能影响结果的关键因素，然后合理运用它们来预测和解释结果。
这就像玩游戏，得知道哪些道具最厉害，怎么用它们来通关。
哈哈，感觉我现在做数据分析就像是个老江湖了。

解释变量就是自变量吗？被解释变量就是因变量吗？

去年夏天，我去了一次海边。
那天下着小雨，沙滩上的人们纷纷躲避。
我坐在沙滩的塑料椅上，看着雨滴落在海水里，激起一串串水花。
等等，还有个事，我突然想到，那天我在想，雨滴落下是自变量，而水花的大小可能是因变量。
雨滴越大，溅起的水花就越大，这似乎就是自变量和因变量之间的关系。
不过，海浪的力量和沙滩的形状这些因素也会影响水花的大小，它们就像是在解释变量和被解释变量之间的关系。
这让我开始思考，生活中无处不在的变量，它们之间是不是也有类似的关联呢？

什么叫“解释变量”和“被解释变量”？

上周，我那个朋友在做经济计量模型分析，他告诉我，解释变量就像是经济模型中的“原因”，它按照一定的规律影响因变量，也就是结果。
比如说，研究商品价格和供给量关系时，价格就是影响供给量的原因，所以价格就是解释变量。

2 02 3 年，我在网上看到，解释变量不仅限于单一因素，在联立方程模型里，内生变量、外生变量和滞后变量都可以作为解释变量。
这让我想到，其实生活中很多现象都可以用这样的模型来解释。

我那个朋友还提到，被预测变量，也就是我们常说的因变量，在回归分析中，它不像实验研究中的因变量那样因果关系明确，所以更多的时候我们称之为被预测变量。

说到这里，我突然想到，如果用数学公式来拟合两个或两个以上的变量之间的关系，那我们就可以通过一个变量的变化来推测另一个变量的变化。
在这个过程中，解释变量就是用来推测其他变量的量，而被解释变量就是我们要推测的那个量。

你看着办，我觉得这些概念挺有意思的，不过具体的应用场景和细节，我还需要再学习学习。
算了，不说了。