四、指标异动归因分析中一些常见的问题 4.1 如果指标没变动,是否还要关注归因? 4.2 指标异动,标准解决动作SOP解决方法: 指标异动归因分析,是大数据分析领域中,一个系统性的分析方法论,主要解决是各种指标变动异常,通过定量化的方法,去进行原因探查。本文,先是对指标异动归因分析的一些理论框架,进行了整理,作为后续各类归因分析方法的基础。后续,每一个归因
营销归因:"满减"、"折扣"、"直播" 三个举措同时对GMV所有贡献,那其别分各自的贡献是多少? 广告渠道归因:通过广告进行用户增长,其中每一个广告投放,"搜索广告"、"社交媒体广告"、"品牌广告" 分别带来的贡献是多少? 电商GMV 归因:一个商品可能同时会出现在多个推荐页面,如banner,弹出,瀑布流等,每一个推荐页面对...
通过本次演讲，听众将深入且直观地了解乐信 “黎曼” 异动归因平台的全貌，掌握异动监测及各类归因模式的核心能力。结合自身业务与技术场景，能够将这些能力迁移应用到实际工作中 。报名方式 大会议程
异动归因算法是数据分析领域用于定位数据波动根源的核心工具。当业务指标出现异常波动时，这种算法能快速拆解影响因素，找出核心变量。其本质是通过建立数据关系网络，将抽象波动转化为可解释的影响因素组合。常见算法类型包含三种基础范式。贡献度分解法采用树状结构拆解指标，比如将销售额波动分解为客单价、用户数、转化率等...
还没有想好这种分析方法的名称,大概就是用来从数据上精确找出影响因素的方法,暂且就叫数据异动归因了。数据异动归因分析是在数据指标发生明显变化时,利用统计和分析方法找出导致这种变化的原因的过程。数据异动可以是正面的(如销售量增加)或负面的(如网站流量下降),它通过将总变化量分解为各个因素的贡献,帮助我们理解哪...
📊 数据分析中的异动归因:步骤与策略 🔍 异动归因的核心在于回答以下几个问题: 1️⃣ 指标波动是否正常? 2️⃣ 是什么因素影响了指标? 3️⃣ 影响程度有多大? 4️⃣ 下一步应该怎么做? 📝 解决思路可以分为三步: 1️⃣ 排除数据问题:确保不是因为数据更新或口径不一致导致的波动。 2...
当一个指标波动时,我们首先需要从业务视角判断其波动是否异常,即异动检测,其次判断异常背后的原因是什么,即异动归因。 归因的方法有多种,这篇文章的重点是指标拆解,也是我们做业务分析时最常用到的方法。我们的目的是解放人力,将指标拆解实现自动化,一方面可以加快业务迭代速度,快速定位问题;另一方面可以对可能产生异动...
异动归因是指找出异常背后的原因。最常用的方法是指标拆解,主要有以下三种方式: 加法指标拆解:y = x1 + x2 + x3(例如,各渠道用户规模的总和)。 乘法指标拆解:y = x1 * x2 * x3(例如,GMV = 用户数 * 转化率 * 客单价)。 比率型指标拆解:y = a / b(例如,UV转化率 = 转化UV / 总UV)。根据...
携程异动归因系统：给异常检测和根因定位叠满buff 作者介绍 龙川泾渭，携程算法工程师，专注异常检测、根因分析、时间序列预测等领域。摘要携程火车票包含1000+的业务指标，人工监测指标的异常情况耗时费力，而由于业务差异，基于规则和简单统计学的检测方案只能覆盖到单个指标或者单类指标，并且不能随着新业务上线或者功能...
携程异动归因系统:给异常检测和根因定位叠满buff 作者介绍 龙川泾渭,携程算法工程师,专注异常检测、根因分析、时间序列预测等领域。 摘要 携程火车票包含1000+的业务指标,人工监测指标的异常情况耗时费力,而由于业务差异,基于规则和简单统计学的检测方案只能覆盖到单个指标或者单类指标,并且不能随着新业务上线或者功能...