在数据分析的繁多挑战中，因果关系揣测一直是一个复杂且神秘的议题。怎么从海量数据中准确识别出影响终局的要道成分？这篇著作共享的四种次序，但愿不错帮到众人。

因果关系揣测，不错说是数据分析鸿沟最难的问题之一，争吵好多年也莫得定论。

每每同学们被问到：“到底这个问题的原因是什么！”众人都会认为分析起来很挠头，今天咱们系统涵养下。

一、拆解法

最常见的用来求因果关系的次序，是拆解法。

把一个终局策画，从多个角度拆解，找到影响它的原因。

例如：昨天有4个奉行渠谈，一共获客100，今天只获客80，问为啥获客少了。

拆解法作念法（如上图）：

1、把总获客数，按四个渠谈拆解，发现A渠谈获客最少。

获取论断1：因为A渠谈少了，是以总获客少了。

2、把A渠谈的获客，按获客历程拆解，拆解为展示页-落地页-转换三步，发现是转换智力少了，

获取论断：因为A渠谈的转换智力出了问题，是以总获客少了。

3、小结：因为A渠谈转换智力出问题，这是获客少的原因。看起来复兴得很好意思满，原因找到了！

可这种答法经不起业务部门再问一句：那为什么A转换差了呢？

我也没改案牍呀？

投放经费也没少呀？

前后只差1天，为啥互异这样大？

为啥惟有A变差了，其他又不变呢？

一个都复兴不上来……

所谓的拆解法，本色上仅仅通过细分，锁定了问题发生的位置。并不可找到元凶。是以每每被用来发现问题，而不是讲解问题（如下图）。

二、关系统共法

统计学里有关系分析的次序。何况有个看起来很复杂公式（如下图）：

好多同学一看就来劲了！

于是把两个策画带进去算关系统共，何况还到处Chat GPT一下：

关系统共0.99算不算大

关系统共0.9算不算大

关系统共0.8算不算大

关系统共0.7算不算大

归正关系统共迷漫大，就算是关系了！

此次有一个复杂的公式作念支捏，应该很科学了吧？这样搞，很容易搞出来统计学鸿沟经典的“龙脉梗”

中国GDP年年涨

我家门前的树年年涨

把两个数据带进去，算出关系统共0.99

是以我家门前的树是中国的龙脉！

关系分析、转头分析、聚类分析，本色上不是“分析”，而是计较。

通过计较，得出两列数字八成几列数字之间的关系。至于这个关系到底有莫得含义，计较公式自己就不负责讲解了。

因此套到推行中每每搞出来各式仙葩终局。统共的统计学次序都有肖似的问题，只可讲解数据自己的关系，讲解不了推行中的关系。

更本色地看：是否统共业务看成，外部成分都能量化？

王人备不是。

比如消耗者对品牌的信任，比如产物体验猛烈，比如案牍感受，是很难量化到一个厚实、可靠的策画的。

因此，用统计学次序，不错大鸿沟地筛选过滤策画，然则很难推理出真确因果。

三、趋势分析法

既然复杂的次序不好用，有莫得简陋的宗旨？

有！

比如基于最朴素的嗅觉：既然A会激励B，那么A产生了B就该产生，A完了了，B会稳健完了（八成B死掉）。东谈主们就此总结出了因果揣测四大原则。

四大原则：

原因发生在终局昔时

原因发生以后，终局发生

原因捏续时代，终局捏续

原因淹没以后，终局淹没

这样的揣测，允洽东谈主们的直不雅逻辑。更繁重的是需要的数据少！只消一个策画走势就能看图言语了。是以格外好用。

BUT，这样干有个很大的问题，等于无法剔除杂糅成分，只可不雅察到影响最大的阿谁成分。更无法看到遮蔽在背后的深层成分。

比如不雅察外因的时刻，只可不雅察到天气、限行这种赫然的成分；不雅察内因的时刻，只可不雅察到降价这种成分。其他小成分根柢不雅察不到。

因此，这种次序每每用来作念摈弃法，剔除分歧理的借口。

比如：“你说天气不好功绩就不好，那为啥东谈主家天气差照样有功绩！”至于到底鼓动功绩的成分是啥？不知谈，还得用其他次序分析。

四、放弃变量法

念念剔除杂糅成分，最佳的宗旨等于分组测试，把样本塞到密封箱子里，然后一组组地测试后果。

比如我念念测用户对不同案牍反馈率，表面上，我应该用相通的商品、价钱、转换位置，选归并批东谈主，归并个渠谈，然后不错开测了：

然则测试时代也有问题：

很难找到一模一样的两组东谈主，王人备剔除杂糅成分。

很难穷尽标的用户类型，因此测来测去可能都是归并类东谈主的办法。

测试环境很难王人备顽固，格外是要测试的是大促销、新品这种热点话题。

很难在正当合规的情况下，王人备搞互异化决策，涉嫌价钱厌烦与乱来消耗者，《反支配法》和工商局都不是吃干饭的。

消耗者始终是趋利的，他们会我方念念宗旨冲破测试屏蔽，临了选优惠最大的决策。

导致的终局，等于这种测试，允洽即时反馈的+顽固信息渠谈+个性化推送的场景。

是滴，等于肖似打车软件、短视频软件的场景。稍稍反馈速率慢少许，比如电商平台搞大数据杀熟，很容易在消耗者换几个手机号登陆比价的时刻被发现。临了仍是哪个低廉买哪个……

五、为什么常见次序非论用

综上，咱们会发现，在因果揣测鸿沟，果真莫得一种次序王人备可靠，包括好多经典的统计学次序和科学实验次序。为什么会这样？

因为本色上，企业策画是个社会科常识题，不是当然科常识题。当然科学鸿沟，是有一些物理、化学、数学等基础旨趣支捏的，这些旨趣是厚实、科学、可量化的，因此不错通过数据统计+科学实验，稳健地发现背后的当然国法。社会科常识题王人备不是这样！社会科常识题自己等于多成分共同影响，容易被东谈主操控改变，理性且冲动的。因此在社会科学鸿沟，很难胜利套用当然科学的次序科罚问题。

再加上，企业里上班的东谈主，都是有态度、有派头、有企图的。当他们张嘴问：“这个问题到底是因为什么产生的？”八成问“这个功劳到底是因为什么出来的？”的时刻，他们的潜意志里装的等于：功劳是我的，若干得蹭少许，锅都是别东谈主的，硬甩也得甩出去。因此即使有靠谱的次序，众人也不见得就焕发用，即使有论断，众人也会找其他事理当答。

是以面临因果揣测的时刻，要隆重别离问题场景。

总之，集合买卖场景，具体问题具体分析，才是科罚问题之谈。