最为关键的其

实是第一步,即如何在事前提高决策的质量和正确概率,后面的步骤按照既有流程执行也能保证较高质量的交付。 那么如何借助于因果推断的一些方法,在已有数据的基础上构建准实验,并依据相应的数据分析结论去提升事前决策的质量呢。 一、因果关系与归因偏误 首先,我们需要了解因果关系。 因果关系是当其他控制变量不变,因某个特定解释变量的变化而引起被解释变量变化的关系。

 

倘若我们要对去探究我们

 

所关注的变量的因果关系,其实可以  阿根廷电话号码  拆解为两个子问题:其一,界定因果关系:X和Y谁是因、谁是果。;其二,衡量因果效应大小:这种影响有多大。 做到这三点挑战,产品经理只会不断升值 好的产品经理是很稀缺的,懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网,依然是抢手货。 相反,如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理,恐怕走不过未来年的洪流。 查看详情 > 在正式论述如何去界定因果并估计因果效应之前,我们现来看一个例子认识归因过程中的常见偏误并基于此去理解该如何去做因果推断。假设我们为了研究某服务对GMV的贡献,

 

数据里活跃用户和非活跃用户,

各组里都有使用过该服务或没有使用过  中国电话号码  该服务的用户,详细数据如下所示: 由上表可知,活跃用户使用过该服务的用户累计GMV平均比未使用过该服务的用户高元,非活跃用户使用过该服务的用户累计GMV平均比未使用过该服务的用户高元,但从整体来看,使用过该服务的用户累计GMV反而比未使用过该服务的用户低元。 细分人群构成来看,在现有数据中未使用过该服务的用户主要是活跃用户,而使用过该服务的用户主要是非活跃用户,两组间人群构成存在差异。

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