数据分析方法论-归因分析

一、特点

1.99%以上的归因分析是关于下降的

上涨一般不需要分析，无论是产品还是运营，都会进行相应的解释，是由于某些运营策略或者产品新功能的上线导致的。当老板发文时，问题在进入数据分析部门之前就被消化掉了。

2.归因分析的时效性强

当产品、运营、软件、算法做出了认为可以改善指标的举措之后，假如效果不佳或者出现反向效果，需要快速反应分析出原因，并给出相应的策略建议进行改进

3.做有insight的归因分析具有挑战性

与常规的报表统计和BI可视化不同，归因分析需要分析师具备一定业务理解力，解决问题的切入点是业务场景，然后才是用数据验证。单纯靠数据报表分析原因不太现实，报表只是工具，但不是手段。因为实际上业务部门很清楚影响效率的问题，只是没有技术，设备去解决。用图表展示他们早就知道的问题没有帮助

二、归因分析的本质

归因分析的本质是寻求一种因果关系。因果的解释和处理往往基于强大完善的指标体系网，每个指标体系都不是独立的，总是可以追溯和互相解释。

三、归因分析具体应用

往往我们需要在很短的时间内快速定位瓶颈问题，所以需要一些方法论来支撑及快速尝试。

1.是否系统本身的bug导致

是否业务RD新上线功能？RD是否存在明显bug导致新功能点或者算法策略点无法正常使用。是否上游数据处理环节切表或者埋点出了问题。数据从埋点到生产库的过程是否有问题等。

2.是否本身多方实际因素限制无法达到理想的效果