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因果關系推斷,可以說是數(shù)據(jù)分析領域最難的問題之一,爭吵很多年也沒有定論。經(jīng)常同學們被問到:“到底這個問題的原因是什么!”都會覺得分析起來很撓頭,今天我們系統(tǒng)講解下。
最常見的用來求因果關系的方法,是拆解法。把一個結果指標,從多個角度拆解,找到影響它的原因。舉例:昨天有4個推廣渠道,一共獲客100,今天只獲客80,問為啥獲客少了?
?
拆解法做法(如上圖):
1、把總獲客數(shù),按四個渠道拆解,發(fā)現(xiàn)A渠道獲客最少。得到結論1:因為A渠道少了,所以總獲客少了。
2、把A渠道的獲客,按獲客流程拆解,拆解為展示頁-落地頁-轉化三步,發(fā)現(xiàn)是轉化環(huán)節(jié)少了,得到結論:因為A渠道的轉化環(huán)節(jié)出了問題,所以總獲客少了。
3、小結:因為A渠道轉化環(huán)節(jié)出問題,這是獲客少的原因。
看起來回答的很完美,原因找到了!
可這種答法經(jīng)不起業(yè)務部門再問一句:那為什么A轉化差了呢?
(1)、我也沒改文案呀?
(2)、投放經(jīng)費也沒少呀?
(3)、前后只差1天,為啥差異這么大?
(4)、為啥只有A變差了,其他又不變呢?
一個都回答不上來……
所謂的拆解法,本質上只是通過細分,鎖定了問題發(fā)生的位置。并不能找到元兇。所以常常被用來發(fā)現(xiàn)問題,而不是解釋問題(如下圖)。
統(tǒng)計學里有相關分析的方法。而且有個看起來很復雜公式(如下圖)
很多同學一看就來勁了!于是把兩個指標帶進去算相關系數(shù),而且還到處百度
● 相關系數(shù)0.99算不算大
● 相關系數(shù)0.9算不算大
● 相關系數(shù)0.8算不算大
● 相關系數(shù)0.7算不算大
● 反正相關系數(shù)足夠大,就算是相關了!
這次有一個復雜的公式做支撐,應該很科學了吧!
這么搞,很容易搞出來統(tǒng)計學領域經(jīng)典的“龍脈?!?/p>
1、中國GDP年年漲
2、我家門前的樹年年漲
3、把兩個數(shù)據(jù)帶進去,算出相關系數(shù)0.99
4、所以我家門前的樹是中國的龍脈!
相關分析、回歸分析、聚類分析,本質上不是“分析”,而是計算。通過計算,得出兩列數(shù)字或者幾列數(shù)字之間的關系。至于這個關系到底有沒有含義,計算公式本身就不負責解釋了。因此套到現(xiàn)實中經(jīng)常搞出來各種奇葩結果。
所有的統(tǒng)計學方法都有類似的問題,只能解釋數(shù)據(jù)本身的關系,解釋不了現(xiàn)實中的關系。更本質地看:是否所有業(yè)務行為,外部因素都能量化?完全不是。比如消費者對品牌的信任,比如產(chǎn)品體驗好壞,比如文案感受,是很難量化到一個穩(wěn)定、可靠的指標的。因此,用統(tǒng)計學方法,可以大范圍地篩選過濾指標,但是很難推理出真實因果。
既然復雜的方法不好用,有沒有簡單的辦法?有!比如基于最樸素的感覺:既然A會引發(fā)B,那么A產(chǎn)生了B就該產(chǎn)生,A結束了,B會慢慢結束(或者B死掉)。人們就此總結出了因果推斷四大原則。
四大原則:
1、原因發(fā)生在結果以前
2、原因發(fā)生以后,結果發(fā)生
3、原因持續(xù)期間,結果持續(xù)
4、原因消失以后,結果消失
這樣的推斷,符合人們的直觀邏輯。更重要的是需要的數(shù)據(jù)少!只要一個指標走勢就能看圖說話了。所以非常好用。
BUT,這么干有個很大的問題,就是無法剔除雜糅因素,只能觀察到影響最大的那個因素。更無法看到隱藏在背后的深層因素。比如觀察外因的時候,只能觀察到天氣、限行這種明顯的因素;觀察內因的時候,只能觀察到降價這種因素。其他小因素根本觀察不到。
因此,這種方法常常用來做排除法,剔除不合理的借口。比如:“你說天氣不好業(yè)績就不好,那為啥人家天氣差照樣有業(yè)績!”至于到底推動業(yè)績的因素是啥?不知道,還得用其他方法分析。
想剔除雜糅因素,最好的辦法就是分組測試,把樣本塞到密封箱子里,然后一組組地測試效果。比如我想測用戶對不同文案響應率,理論上,我應該用同樣的商品、價格、轉化位置,選同一批人,同一個渠道,然后可以開測了:
但是測試手段也有問題:
1、很難找到一模一樣的兩組人,完全剔除雜糅因素。
2、很難窮盡目標用戶類型,因此測來測去可能都是同一類人的意見。
3、測試環(huán)境很難完全封閉,特別是要測試的是大促銷、新品這種熱門話題。4、很難在合法合規(guī)的情況下,完全搞差異化方案,涉嫌價格歧視與欺騙消費者,《反壟斷法》和工商局都不是吃干飯的。
5、消費者永遠是趨利的,他們會自己想辦法突破測試屏蔽,最后選優(yōu)惠最大的方案。
導致的結果,就是這種測試,適合即時反饋的+封閉信息渠道+個性化推送的場景。是滴,就是類似打車軟件、短視頻軟件的場景。稍微反饋速度慢一點,比如電商平臺搞大數(shù)據(jù)殺熟,很容易在消費者換幾個手機號登陸比價的時候被發(fā)現(xiàn)。最后還是哪個便宜買哪個……
綜上,我們會發(fā)現(xiàn),在因果推斷領域,幾乎沒有一種方法完全可靠,包括很多經(jīng)典的統(tǒng)計學方法和科學實驗方法。為什么會這樣?
因為本質上,企業(yè)經(jīng)營是個社會科學問題,不是自然科學問題。自然科學領域,是有一些物理、化學、數(shù)學等基礎原理支撐的,這些原理是穩(wěn)定、科學、可量化的,因此可以通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計+科學實驗,慢慢地發(fā)現(xiàn)背后的自然規(guī)律。社會科學問題完全不是這樣!社會科學問題本身就是多因素共同影響,容易被人操控改變,感性且沖動的。因此在社會科學領域,很難直接套用自然科學的方法解決問題。
再加上,企業(yè)里上班的人,都是有立場、有態(tài)度、有企圖的。當他們張嘴問:“這個問題到底是因為什么產(chǎn)生的?”或者問“這個功勞到底是因為什么出來的?”的時候,他們的潛意識里裝的就是:功勞是我的,多少得蹭一點,鍋都是別人的,硬甩也得甩出去。因此即使有靠譜的方法,大家也不見得就愿意用,即使有結論,大家也會找其他理由搪塞。
所以面對因果推斷的時候,要認真區(qū)分問題場景。如果涉及:設計、生產(chǎn)、研發(fā)等客觀性高一些的部門,可以用各種科學方法認真推斷。如果涉及:營銷、運營、產(chǎn)品、銷售這些主觀性高的部門,可以參考在【數(shù)據(jù)分析終極一問:多影響因素下,到底咋歸因?!】文章里教的方法,慢慢討論。
總之,結合商業(yè)場景,具體問題具體分析,才是解決問題之道。
-END-
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6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內容。
5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容;
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??;
2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶;
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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