数据分析了解：多影响因素下，到底咋归因？

1.多影响因素归因的表面

为啥这个问题是终极难题，只要做一个实验，马上便知道。

同学们可以亲自试试哦

第一步：请闭上眼睛

第二步：回忆淘宝里最近买的一件商品

第三步：在脑海里回忆该商品的名称、包装、价格、品牌、客服小妹声音……

第四步：睁开眼，告诉自己：我为这个商品付费的XXX钱，其中有X%是付给名称，X%付给包装，X%付费给商品上blingbling的广告，X%付给快递叔叔……

答得出来不?

不但很难答出来，估计很多同学连最近买的是啥都不记得了。

消费者不是所有消费都理性。

消费者不是所有商品都重视。

商家提供的品牌、服务、产品本身就是一个整体。

因此站在消费者角度，这个问题从源头上就不成立。特别是啤酒瓜子矿泉水一类的快消类产品。价格低，消费频次高，冲动消费多，心情好了就买点，心情不好了也买点，因此很难讲清楚。大宗耐用品，比如房子、车子可能思考的多一些，有一定概率区分出来，但是仍然很难量化到每个因素的得分(如果怀疑这点的，想象你结婚那一刻有多纠结，就秒懂了，哈哈)。

那么问题来了：为啥明知道分不清楚，各个部门还一而再、再而三要求分家呢?

这就触及到问题的本质：大家的屁股坐在哪里。

2.多影响因素归因的本质

表象上看，多影响因素归因，难在很难拆解数据。

本质上看，多影响因素归因，只是部门间分赃不均的结果。

每个部门都太急于证明自己的价值，总想努力跟业绩指标挂上联系。

特别在年底，要为部门争取奖金，要为明年争取预算，分家的冲动就更高。

因此，多影响因素归因，本质上是在衡量部门价值，这才是核心难点。

很多同学会忽视这个核心问题，用一些简单的数据方法处理。比如：把各个部门的费用设为x，把业绩设为y然后怼一个线性回归模型出来。然后把各个参数的系数视为贡献大小。且不说，这么干，首先完全误会了回归模型的含义;其次，也没有考虑分类变量和连续变量的问题。单纯就结果本身，也会被人喷死。

（编辑：钦州站长网）

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