DataTester的常规实验是在实验开始后调用分流接口并上报“实验曝光事件”时进行分流，此外DataTester还提供预分流实验，预分流实验指的是在实验开始时就生成分流结果的实验，主要适用于提前导出分流结果的场景，例如推送、线下实验等。本文为您介绍DataTester的预分流实验的应用场景和操作步骤。

预分流实验适用于线下进行实验策略这类实验场景，通常是使用AB平台对人群进行分流后，获取分流后的人群包，对用户进行线下策略影响，后续采集数据进行效果分析。
例如，某银行推客户买理财，其中通过不同的线下渠道推广、不同的线下物料推广，都能起到让客户买理财效果，因此就可以创建一个预分流实验，把对应的人群通过AB平台完成分流，之后导出分流的结果，再线下进行相关策略的推广，后续银行侧也可以把相关数据以埋点的方式报给DataTester，进行相关的实验结论分析，从而调整推广策略，达到提升业绩的目标。

• 预分流实验只支持私有化部署。
• 预分流实验选择的分流人群包数量最大为1000万。
• 预分流实验是特殊的服务端实验，父子实验暂不支持预分流。

（可选）数据接入

如果您希望预分流实验开启后，在DataTester的实验报告中查看到真实的各个实验版本的指标效果数据，则需要在创建实验前，根据实验设计，先完成实验所需指标数据埋点接入，数据接入的详细操作详情可参见：数据接入概述。

创建预分流人群

预分流使用落库到DataTester的用户ssid进行分流，您需先根据实验策略规划创建好对应的预分流人群。

1. 创建预分流人群。在全局设置>受众管理>用户分群页面可创建预分流人群。

   注意

   创建预分流人群时，支持通过规则圈选或文件上传两种方式创建。如果使用文件上传的方式，文件里的用户需要在火山活跃过（即在火山上报过事件，用户ssid已入库在DataTester），对于未活跃过用户无法上传成功。

   
   创建分群的详细操作指导请参见用户分群。
2. （可选）将人群信息入库。
   上报过数据的用户ssid已存储在DataTester数据库中，无需再次入库；从未上报过事件的用户需要通过服务端HTTP API的方式将数据先入库，数据上报API body的配置要点如下，数据上报API的详细介绍请参见HTTP API。

   {
       "user": {
           "user_unique_id": "7448158****"   //需初始化用户id
       },
       "header": {},
       "events": [
           {
               "event": "first_event",    //固定事件名称
               "params": "",    //属性为空即可
               "local_time_ms": 1489573628001   //事件发生时刻的时间戳
           }
       ]
   }
   

在实验列表页点击“+创建实验”，选择编程实验，进入实验创建流程，预分流实验的配置要点如下，其他配置操作与普通编程实验的配置一致，详情请参见编程实验文档。

1. 配置基础信息。预分流实验的实验类型需选择服务端。
   
2. 配置生效策略。
   
   • 分流类型：选择预先分流。
   • 受众规则：选择已创建好的预分流实验人群。
3. 配置实验版本与实验指标操作与普通编程实验一致，可参考编程实验操作文档完成实验创建。

实验创建完成后，可进行调试，无问题后即可开启实验。

实验开启后，您可单击左侧导航栏的全局设置>工作流管理>预先分流实验管理，找到对应的预分流实验，点击导出分流结果按钮选择需要导出的id字段，导出分流结果，后续可根据分流结果完成相关策略推广。

如果您已完成数据接入的准工作，在实验开启后并在线下开始推广后，陆续会有各推广渠道产生的用户数据上报到DataTester，您可以通过实验报告查看实验版本的指标结果。