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很多做廣告，營銷，增長類策略的產(chǎn)品經(jīng)理，在做一些活動和投放策略效果的評估時會遇到一些問題。
活動達到所帶來的核心指標(biāo)變動和預(yù)期不符，我們很難定位出具體的原因是什么。
因為對于有活動和沒有活動的兩個用戶群體存在差異，所以對于核心指標(biāo)下降，我們比較難確定是策略導(dǎo)致，還是說用戶群體的原因。
所以簡單來講，我們在做一些活動投放策略的時候，很難控制其他影響指標(biāo)的因素的一致性，比如用戶的年齡，城市，金融屬性，購買力等等。尤其對于一些線下活動和效果廣告的投放，無法像AB實驗去進行隨機流量分配，或者進行AA實驗，從而保證其他變量分布的一致性。
那么自然，我們就無法去給出一個確認(rèn)的結(jié)論。所以針對這類問題，我們怎么去處理？
今天給大家講一個比較常見的方法：傾向性得分匹配，也就是常說的PSM分析法。
首先，跟大家簡單講一下這個方法的基本原理：
其實針對上面的問題，我們很容易能想到一種辦法，比如可以通過分層抽樣，讓參與實驗組和對照組的用戶在屬性上保持一致，比如用戶的性別，年齡，地域等等。
但是，很明顯傳統(tǒng)的分層抽樣會面臨下面的問題：
選擇哪些維度
選擇多大的樣本量
怎么去抽
PSM分析法其實就是對分層抽樣的一種進階版本，通過計算傾向性得分，讓分層抽樣后的結(jié)果能更加置信的參與到我們后面的策略當(dāng)中，進而我們得到確定性比較高的結(jié)論。
所謂的傾向性得分，其實就是研究一個變量在給定其他條件下為真的概率是多大。比如我們以研究高中生考上大學(xué)的概率為例。
這個里面可能會涉及到很多變量，選取三個：
變量A表示是否早起
變量B是是否學(xué)習(xí)用功
變量C表示是否能考上大學(xué)
很明顯，你會發(fā)現(xiàn)其中有這樣一種關(guān)系：如果一個高中生學(xué)習(xí)成績好，他早起的概率很大。如果一個高中生學(xué)習(xí)用功，那么他考上大學(xué)的概率也會很大。但是，是否早起與考上大學(xué)顯然是沒有因果關(guān)系的。
那么，如果你想研究高中生早起和考上大學(xué)是否有因果關(guān)系，通過近幾年的考生抽樣調(diào)查獲得了大量的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，早起的考上大學(xué)的概率更大，也就是早起和考上大學(xué)是存在因果關(guān)系的。這是因為早起的高中生，大概率學(xué)習(xí)成績比較用功，所以考上大學(xué)的概率更大
雖然，我們直接去看早起和考上大學(xué)是沒有因果關(guān)系，但是因為他們有共同一個原因：用功學(xué)習(xí)。高中生學(xué)習(xí)用功推出早起，高中生學(xué)習(xí)用功推出考上大學(xué)。從而使兩者表現(xiàn)出了一定的相關(guān)性。
這其中，變量B也可以稱作是A和C兩個變量的混雜因素，由混雜因素造成的結(jié)果偏差稱為混雜偏差。所以如果我們想要得到A和C的因果關(guān)系，就必須消除混雜偏差
傾向性得分匹配就是消除混雜因素B的方法。
比如我們拿這個案例為例，可以統(tǒng)計一下每天早起和不早起的兩組學(xué)生。然后以每天早起的用戶作為基準(zhǔn)，從不早起的用戶當(dāng)中選擇智商，生源地區(qū)，中考成績等相差不多的學(xué)生，最終我們可以讓這兩組學(xué)生在混雜因素上的分布基本一致，這樣就保證了兩組學(xué)生的唯一變量就是：是否早起。
然后我們?nèi)ソy(tǒng)計最終他們是否能考上大學(xué)，這樣得出的結(jié)論相對就比較確定了。
接下來我大概說一下PSM分析的四個步驟：
1. 維度選擇:去通過一定的方法去計算除了我們要控制的唯一變量之外的其他變量和用戶的得分，也就是傾向性得分。
2. 用戶匹配:根據(jù)計算出的傾向性得分去進行去進行用戶匹配，把“得分相近”的用戶放到一起，最終生成兩組新的用戶，這兩組用戶可以理解為是在各維度變量上的分布基本一致
3. 一致性檢驗:檢上面我們通過傾向性得分計算出了兩組用戶，雖然理論上是一致的，但還是需要通過科學(xué)的指標(biāo)去看這兩組用戶的分布是否一致
4. 效果評估：通過把計算得到的兩組用戶根據(jù)相應(yīng)的指標(biāo)去對當(dāng)前策略的效果進行評估，這樣得到的結(jié)果很大程度是當(dāng)前策略帶來的差異，相對比較可信。
對于這個方法，作為產(chǎn)品經(jīng)理來講主要了解其使用場景和做的事情即可，具體實現(xiàn)過程可以讓DA、DE或者算法工程師來搞定。當(dāng)然，現(xiàn)在也有一些數(shù)據(jù)處理軟件可以很方便的進行直接計算，比如SPSS，有條件的也可以自己模擬一下。
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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(gòu)或個人存在關(guān)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(fēng)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(biāo)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(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)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(luò)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(nèi)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(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)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(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
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三、申訴
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