贡献度分析又称为帕累托分析,它是一种通过识别少数关键因素来提高效率和效果的工具。帕累托法则(也称为80/20法则)表明,少数因素通常对结果产生大部分影响。贡献度分析就是找出这些关键因素,并在这些因素上投入更多的资源和精力。例如,在销售场景中,我们可以通过贡献度分析发现哪些产品对销售额的贡献最大。然后,将更多的资源和精力投入到这些
第三部分:建立分析维度 分析维度主要是通过DAX表达式来完成的。具体如下所示。 第1步:编写基本的度量值。 计算产品销售总金额和销售贡献度(占整体比重),度量值可以分别写为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 产品销售总金额:=SUM('订单明细表'[产品销售金额]) 代码语言:javascript 代码运行次...
贡献度分析是产品团队拆解业务表现的核心工具，本质是量化各功能模块对核心指标的实际影响。某电商平台发现购物车转化率下降5%，通过贡献度分析发现商品收藏夹功能改版导致用户加购路径混乱，贡献度下降13.8%，精准定位到问题根源。分析前需明确核心北极星指标，比如社交产品的日活用户数、工具类产品的功能使用时长。某...
评估各特征的重要性或贡献度 移除"最差"特征 重复步骤2-4,直到达到预定的特征数量或性能标准 传统RFE vs. 基于错误贡献度的RFE: 传统RFE:移除预测贡献度最低的特征 基于错误贡献度的RFE:移除错误贡献度最高的特征 实验结果 验证集上的对数损失比较: 基于错误贡献度的RFE在验证集上显著优于传统RFE。 测试集上的...
计算各产品或业务的利润贡献度,识别核心利润来源;针对高贡献产品或业务加大资源投入,优化或剥离低贡献部分。 利润贡献度分析分为4个步骤:1. 数据拆分:将企业整体利润拆解到具体产品线/业务单元,剥离公共成本分摊干扰2. 贡献度计算:核算各单元(收入-直接成本)的绝对数值及占比,区分真实盈利单元3. 结构分析:观察80/...
分析结论常规描述:“主要是受某某大促的影响/主要受某某行业的影响等等”,这就是一个典型的定性描述,实际业务场景里主要影响因子往往不止一个,同时当你感性的以“主要受××”来描述异动因子的时候,听众也会好奇到期影响多少。 分析结论增加贡献度的量化后:如果我们把上面的描述优化为【本期复购率提升4pp,主要受食...
一、Python主要聚类分析算法 Python的聚类相关的算法主要在Scikit-Learn中,Python里面实现的聚类主要包括K-Means聚类、层次聚类、FCM以及神经网络聚类,其主要相关函数如下表所示: 对象名 函数功能 所属工具箱 Kmeans K均值聚类 sklearn.cluster AffinityPropagation 吸引力传播聚类,2007年提出,几乎优于所有其... ...
设置图表的标题为“Poe平台前50个bots月活用户贡献度分析”; 在相同的图表上绘制累积比例曲线,颜色为红色,使用次y轴,次y轴的刻度是从0到1,中间间隔0.1,数据来自于E列,在累积比例曲线上要显示累积比例的数值; 设置matplotlib默认字体为'SimHei',文件路径为:C:\Windows\Fonts\simhei.ttf ...
贡献度的量化评估,就像一把精准的标尺,帮助企业或个人精准定位关键成功因素,实现资源的优化配置。 1.2 贡献度分析的重要性 贡献度分析在决策制定中扮演着至关重要的角色。它如同企业的“导航系统”,为决策者指明了前行的方向。通过贡献度分析,企业可以清晰地识别出哪些业务或产品线是业绩增长的“引擎”,从而制定更加...