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    1. 因果推断介绍

    如今量化策略实施的效果评估变得越来越重要,数据驱动产品和运营、业务等各方的理念越来越受到重视。如今这方面流行的方法除了实验方法AB testing外,就是因果推断中的各种观察研究方法。

    “统计相关性并不意味着因果关系”,数据分析工作经常遇到归因分析问题,又因为种种原因而无法进行AB testing直接随机分组实验比较结果。举一些例子:

    • 在 feeds 流里刷到一个新推荐策略的内容的用户留存更高,他们的高留存是因为这个推荐策略导致的吗,这个策略究竟对留存的提升有多大效果?
    • 上周投放了某游戏广告的用户登录率更高,他们的高登录率有多大程度是由广告带来的,有多大程度是由于他们本身就是高潜力用户?

    在以上这类案例中,我们需要分析某个策略(干预treatment)对结果的影响情况,从而探究其因果效应。那么可以利用已有的用户行为数据来进行观察研究分析。而观察研究中最重要的一个理念是:反事实框架,即和我们能够观测到的现实情况相反的一种状态。在于反事实框架下进行因果推断的原理是这样的:变量 X 对变量 Y 变化的因果效应可以表达为,当 X 成立时 Y 的结果与 X 不成立时 Y 的反事实结果之间的差异,如果这种差异存在且在统计上显著,则称变量 X 对变量 Y 是有因果效应的,否则二者之间就不存在因果关系。因此因果推断的难点在于我们无法对每个用户同时观测到两个状态下的结果。

    一个粗暴的思路是将实验组和对照组的样本做一下 “匹配”。例如,对于实验组的每一个样本,我们都去对照组里找一个一模一样的样本。当样本属性全部都是离散的,并且属性的维度(个数)很小的时候,这么做也许是可以的。当样本属性里有一些连续变量或者当样本属性的维度很高时,这么做太粗暴了,大部分人是找不到匹配对象的。因此“倾向得分匹配”可以用来解决寻找匹配对象的难点问题。

    倾向得分匹配PSM是因果推断中的一种统计学方法,用于处理观察研究的数据。在观察研究中,由于种种原因,数据偏差和混杂变量较多。倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响,以便对实验组和对照组进行更合理的比较。PSM是处理观察性研究(observational study)的经典方法。

    2. PSM原理

    “倾向性得分” 的定义很直观,是一个用户属于实验组的 “倾向性”:e(x)=Pr[T=1|X]=Pr[T=1]。具有不同特征(Corvariates)的用户被干预(treatment)的概率应该相等。直观来说,对于倾向性得分相同的一群用户,treatment 和特征是独立的,treatment 和潜在结果也是独立的,即做到实验中的随机性要求。理论上,如果我们对每一个实验组用户都在对照组里匹配一个得分相等(要求有点严苛)的用户,我们就能得到同质的实验组和对照组,就可以假装我们做了一个 A/B Test 了,接着就可以随意地进行组间比较了。倾向得分法(PS)主要有分层、匹配和加权三种方法。这里倾向得分匹配法属于匹配方法。

    上面这段话具体实施起来,可以分为以下几个步骤。

    1、倾向性得分估算:倾向性得分怎么估算?

    2、倾向性得分匹配:怎么用得分完成匹配?

    3、平衡性检查:怎么知道匹配效果?

    4、因果效应估算:匹配后,怎么从匹配后的两组用户中得到因果效应?

    5、敏感度分析:混淆变量的选择等主观的一些分析是否会得到一致的分析结论?

    Step 1: 倾向性得分估算

    这一步直接就是建模问题,因变量为是否被干预Treatment,自变量为用户特征变量。套用LR或者其他更复杂的模型,如LR + LightGBM等模型估算倾向性得分。

    Step 2: 倾向性得分匹配

    有了每个用户的倾向性得分,针对目前的实验组用户,匹配得到一个接近相同的对照组。

    1、匹配用的得分:可选原始倾向性得分 e(x) 或者得分的 logit,ln(e(x)/(1−e(x)))。

    2、修剪(trimming):先筛选掉倾向性得分比较 “极端” 的用户。常见的做法是保留得分在 [a,b]这个区间的用户,关于区间选择,实验组和对照组用户得分区间的交集,只保留区间中部 90% 或者 95%,如取原始得分在 [0.05,0.95]的用户。

    3、匹配(matching):实验组对对照组根据得分进行匹配的时候,比较常见的有以下两种方法。nearest neighbors: 进行 1 对 K 有放回或无放回匹配。

    radius: 对每个实验组用户,匹配上所有得分差异小于指定 radius 的用户。

    4、得分差异上限:当我们匹配用户的时候,我们要求每一对用户的得分差异不超过指定的上限。

    Step 3: 平衡性检查

    怎么衡量 “配平效果 “呢?比较直观的是看倾向性得分在匹配前后的分布、以及特征在匹配前后的 QQ-Plot。匹配后的实验组和对照组的倾向性得分分布更加接近,变量分布也更接近。量化指标 Standarized Mean Difference (SMD)。SMD 的一种计算方式为:(实验组均值 - 对照组均值)/ 实验组标准差。一般如果一个变量的 SMD 不超过 0.2,一般就可以认为这个变量的配平质量可以接受。当一个变量的 SMD 超过 0.2 的时候,需要凭经验确认一下那个变量是不是没有那么重要。

    Step 4: 因果效应推断继续阅读请移至公众h:DataGo数据狗

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  • 目前,国内首档汽车全网评价分析类视频节目《这车怎么样》已经发布了56期,该节目内容采集、处理、分析全网的各类有效评价,使用传播效果四度评价法的算法,根据权重进行排序得出的相关指数,得到了关于它的全面、...

      目前,国内首档汽车全网评价分析类视频节目《这车怎么样》已经发布了56期,该节目内容采集、处理、分析全网的各类有效评价,使用传播效果四度评价法的算法,根据权重进行排序得出的相关指数,得到了关于它的全面、真实、客观的评价。这种基于传播效果四度评价法关于产品的评价,可以为消费者购买产品,比如IT产品、家电产品等,提供有效的参考。

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      传播效果四度评价法是修宇博士于2018年9月提出的一种传播效果量化评估体系。传播效果四度评价法以媒体与用户、社会之间的关系为研究核心,以媒体对用户的认知、态度、行为的影响和用户对媒体的影响为研究对象。传播效果四度评价法将衡量传播效果的多种表征转化为传播度、影响度、友好度、互动度这四个方面的可测指标,并赋予不同的权重,形成全面系统的传播效果量化评估体系,实现评估结果的可比性。

      传播效果四度评价法可以跨媒体平台对传播效果做精准定量评价,适用领域包括品牌传播,舆情管理,公共关系,口碑管理等。

    一、研究背景

    由来

      随着中国媒体行业从传统3维(报纸、电视,广播)走向多维(新闻网站,手机APP、视频及短视频、微信、微博等),对传播效果的评估也从受众规模、受众组成、传播到达率、媒介流动率等几个简单的指标,扩展至受众态度和心理参与、受众与新媒体关系评估、互动模式评估、传播内容价值评估等层面。

      针对这一现象,中国人民大学传播学博士修宇,以媒体与用户、社会之间的关系为研究核心,以媒体对用户的认知、态度、行为上的影响,以及用户对媒体的影响为研究对象,基于中国新媒体行业的快速发展状况以及对于传统媒体在新媒体环境下变化的深入研究,于2018年9月提出传播效果四度评价法。

    底层理论模型

      传播效果四度评价法的底层理论基础是美国广告学家E.St.Elmo Lewis提出的AIDMA消费者行为学理论模型,以及后来出现的AISAS评估理论模型,即【注意—兴趣—搜索—行动—分享 (Attention-Interest-Search-Action-Share) 】,其中两个具备互联网背景特质的“S”——search (搜索) 和share (分享) 的出现,强调了互联网时代下受众主动行为的重要性。

      此外,移动互联网的出现创造了全新的传播与营销生态。基于用户关系网络,企业与用户可以相互联通,互动的地位也越来越重要。与这种新生态对应的消费轨迹与行为模型—— SICAS(Sense—Interest&Interactive—Connect&Communicate—Action—Share)由此产生。

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      所以,传播效果四度评价法的底层理论结构是由SICAS、AIDMA以及AISAS三个底层理论模型构成,并加入了用户喜好度、六大媒介平台以及媒体平台影响度划分。

    研究方法

      传播效果四度评价法按照德尔菲法(又称专家调查法)的实施要求和流程,对来自企业管理层、学术界、公关传播界的多名相关专家进行了两轮意见咨询,并对专家征询结果的相关数据进行了整理和分析。

      通过层次分析法(AHP)测算各指标权重,得出传播效果四度评价法的相关指标,具体包括4个一级指标、近20个二级指标及多个三级指标。

      传播效果四度评价法中涉及各评价指标的性质不同,且各指标之间相差很大,因此在测算和评估时,为了保证结果的可靠性,该方法对各指标进行数据标准化处理,使得各指标之间可以量化对比。

      传播效果四度评价法部分公式:

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      传播效果四度评价法以定性和定量相结合的方法构建体系,采用德尔菲法和层次分析法为各指标进行权重分配,通过层次分析法中的层次单排序和一致性检验方法,确保各指标权重分配的合理性和有效性。

    二、主要内容

      传播效果四度评价法包括4个一级指标、近20个二级指标及多个三级指标。传播效果四度评价法四个一级指标如下:

    传播度

      传播度是衡量信息扩散效率的指标。传播度反映的是传播内容对于用户的曝光度和触达率。传播效果四度评价法将新媒体所处互联网领域分解为“微博、微信、APP新闻客户端、传统PC网页、内容垂直网络媒体及论坛、视频+VLOG+博客”六类新媒体平台,研究每一个平台上分别的播放或者点击数量,新媒体转载量、视频下载量,搜索引擎搜索量等。

    友好度

      友好度是衡量受众情感倾向的指标。友好度衡量内容传播所造成的用户态度,包含了满意度和美誉度,正负向意见比例,正面评论与评论总数的比例等。友好度与传播渠道和传播方式关系并不紧密,而与传播内容紧密相关。一个策划精良,对受众友好的传播内容,更容易被受众接受并扩散,进而引发受众共鸣,所以,友好度更多指向于传播内容本身。

    影响度

      影响度是衡量参与信息扩散的媒体对受众影响程度的指标。影响度着重反映参与传播的媒体影响力,包含了媒体的重要等级程度、社交媒体粉丝数量、媒体账号活跃程度、潜在访客数量、论坛议题数量等。还包含了内容传播在媒体上是否显著、推荐和曝光,涉及到呈现位置、内容传播持续时间等。传统媒体的影响度也在考量范围之内,研究范围包含媒体等级、覆盖人群数量、播放时段和时长、报刊刊发频率和位置等。

    互动度

      互动度是衡量受众因信息传播而卷入程度的指标。互动度是新媒体的重要特征,媒体通过互动了解用户的想法,媒体也因为互动而产生内容的变化。研究包含了新媒体六大平台下的用户评论数;新媒体转发、点赞、 收藏、打赏、分享至其他平台等。此外是否因此产生新的话题,导致二次传播也在整体考量范围之内。

    三、优势

    全面反映传播效果

      传播效果四度评价法不但能够将参与内容传播的传统媒体与网络新媒体放在一个架构内进行研究、量化、对比,还能够按照不同类型的媒体平台(6大平台)进行分别研究、量化、对比,让传播者了解自己在不同平台媒体上传播的优势和劣势,同时也能够了解自身传播内容对于用户的影响程度,并根据实际情况及时做出改善。

      很多媒体的排行榜都是以点击量为基础指标,而传播效果四度评价法是建立在多平台数据基础、科学的模型架构及数据算法之上,是跨媒体领域的传播效果评价体系。

    量化反映传播效果

      由于传播效果四度评价法实现了评估结果得分的可比性,无论传播内容是正面还是负面,无论参与传播的是传统媒体还是新媒体,无论受众对传播内容喜欢或不喜欢,传播效果四度评价法都可以将传播效果进行量化对比,让品牌管理者能够更清晰了解传播内容对于品牌的影响效果。

    真实反映传播效果

      传播效果四度评价法由4个维度的不同指标组成,数据来源真实、全面、丰富。由于各评价指标的性质不同,通常处在不同的数量级,传播效果四度评价法中各原始指标数据经过数据标准化处理,确保各指标之间可进行量化对比。

      传播效果四度评价法以定性和定量相结合的方法构建体系,采用德尔菲法和层次分析法为各指标进行权重分配,通过层次分析法中的层次单排序和一致性检验方法,确保各指标权重分配的合理性和有效性,因此四度评价法可真实反映传播效果。

    四、功能

      传播效果四度评价法可以跨媒体平台,对于时下的传播环境和传播效果做精准定量评价。可以实现以下功能:

    可量化

      品牌事件、品牌或者产品、专题性活动的传播效果可量化评价。

    可对比

      可进行品牌自身传播效果不同时期的对比,发现品牌不同阶段的传播特点。可进行品牌自身与竞争品牌或者行业整体传播水平量化对比。

    可考核

      传播效果能够进行科学考核,帮助实现公关传播的科学决策。

    可选择

      根据对不同媒体影响力,内容传播在媒体上是否有效等多方面定量评价,品牌方可有效进行媒体选择性传播。

    可预判

      根据品牌和产品自身传播效果四度评价法数据的积累,可以总结传播规律,进行传播效果和传播危机的预判。并可根据传播特点和品牌需要,对传播提前进行有效干预。

    可提升

      根据传播效果四度评价法,分析不同品牌或者行业不同传播阶段中用户的关注因素、评价变化状况,便于品牌方后续对影响沟通点进行有差异的设计。并找出自身传播方法的不足,提升传播效能。

    五、应用

      传播效果四度评价法可以应用到以下场景:

    事件传播效果评价

      传播效果四度评价法可以建立事件与企业品牌传播的关联关系,帮助企业品牌策略选择。在事件前后,可以追踪品牌的受众变化情况,包括品牌官方账号的粉丝量变化。事件前后受众对品牌的关注及兴趣变化状况对比,包括百度搜索指数的变化、搜索关联内容的变化。通过分析事件前后不同平台的触动表现,挖掘影响事件的关键因素,查看其敏感程度并形成重点关注指标,为品牌事件处理提供决策参考。

    品牌传播效果评价

      传播效果四度评价法可以量化考察在阶段时间内公关传播对品牌的实际影响,分析公关传播是否提升了目标品牌和产品在受众心中的形象和地位。通过传播度,友好度,影响度,互动度这四方面的分析,传播效果四度评价法可以将过去数年品牌和产品的传播效果量化数据与如今的数据进行对比,优势与劣势一目了然,大幅提升了品牌数据分析能力,对提升品牌及产品的传播力具有针对性和可操作性。

    专题性传播效果研究

      品牌在面对巨大变革的时候,例如,国内国际环境发生巨大变化时、品牌进入新的海外市场时,传播策略也需要及时调整以应对特殊情况。在此情况下,以传播效果四度评价法为依托,加入其他学科比如外交学、国际关系学、经济学,以及海外传播的专家,共同多因素考量,可进行特定条件下传播效果评价及传播效能提升研究。

    媒体选择

      根据传播效果四度评价法中一级指标影响度的得分,可衡量参与信息扩散的媒体对受众的影响程度;一级指标互动度的得分可衡量受众因信息传播而卷入的程度,因此,可协助品牌方全方位整合并打通多方数据,精准锁定用户浓度高、对目标用户影响程度高的优质媒体,有效进行媒体选择性投放。

    产品评价

      根据传播效果四度评价法,一级指标传播度反映的是传播内容对于用户的曝光度和触达率。研究消费者、媒体对产品评价在每一个平台上分别的播放或者点击数量,新媒体转载量、视频下载量,搜索引擎搜索量等,可以有效得出某一产品的声量。

      一级指标友好度分析,可衡量内容传播所造成的用户态度,包含了满意度和美誉度,正负向意见比例,正面评论与评论总数的比例等。可以得出消费者对于某一产品的整体、真实的使用感受和看法。

      综合以上维度,传播效果四度评价法可以将某一产品全网的全部评论、评价,利用技术手段扫描出来,然后使用传播效果四度评价法,通过专有的、专业的算法,排重、情绪分辨,加上权重,得出大家对这一产品的公认的评价。

      这种基于传播效果四度评价法关于产品的评价,可以为消费者购买产品,比如IT产品、家电产品等,提供有效的参考。2020年3月18日已经推出了基于传播效果四度评价法,评价汽车产品的视频节目《这车怎么样》。

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  • 举例如下:项目中,客户是跨地域分布,需要对集团及分支机构经营状况完成一些分析表格及图形,具体体现为集团财务报表、绩效考核与分析。那么通过对项目的分析可以发现以下事实:现有集团财务管理(如

    通常,国内小软件公司的应用软件产品很难采用填补市场空白、具有领先性等方式获得市场机会。而往往是通过项目,发现机会,然后演化成产品;那么如何才能发现合适的市场机会呢?类推法是一种可以尝试方法。举例如下:

    项目中,客户是跨地域分布的,需要对集团及分支机构的经营状况完成一些分析表格及图形,具体体现为集团的财务报表、绩效考核与分析。那么通过对项目的分析可以发现以下事实:

    1. 现有的集团财务管理(如国内客户常用的用友UC、金蝶K/3)无法完成客户的分析需求,因此暂时不与集团财务管理构成竞争关系;
    2. 集团集中分析需求多集中在财务方面的,财务的规范性较强,而行业特征不强,因此可能也适用于其他行业;
    3. 项目的客户是跨地域的,数据是分布式的,甚至是异构的,这可能是产生项目需求的一个原因;跨地域的客户可能隐含着类似的或其他需求;
    4. 依次类推。。。

    在公共的网络上很难平心静气的撰写深入探讨的文档,但是有一点很重要,那就是如果你的项目中发现诸如此类的特征,那么这很可能是一种廉价复制的开端,即使起初要么显的不着边际的荒诞、要么显得过于直接浅显而不敢相信机会的存在,最起码你不应该轻易忽视或否定,而是进行深入的评估之后再说。

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  • 常用数据分析方法

    2020-09-14 17:07:08
    举例分析产品的销售额较低原因,用公式分解 2、对比分析 对比就是用两组或两组以上数据进行比较,是最通用方法。 我们知道孤立数据没有意义,有对比才有差异。比如在时间维度上同比和环比、...

    本文内容转载:https://www.jianshu.com/p/d27563e492a0

    个人觉得总结的不错

    1、公式分解

    所谓公式拆解法就是针对某个指标,用公式层层分解该指标的影响因素。
    举例:分析某产品的销售额较低的原因,用公式法分解

    2、对比分析

    对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较,是最通用的方法。

    我们知道孤立的数据没有意义,有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比,与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律,使用频繁,经常和其他方法搭配使用。

     

    3、A/Btest

    A/Btest,是将Web或App界面或流程的两个或多个版本,在同一时间维度,分别让类似访客群组来访问,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下:

    (1)现状分析并建立假设:分析业务数据,确定当前最关键的改进点,作出优化改进的假设,提出优化建议;比如说我们发现用户的转化率不高,我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低,下面就要想办法来进行改进了

    (2)设定目标,制定方案:设置主要目标,用来衡量各优化版本的优劣;设置辅助目标,用来评估优化版本对其他方面的影响。

    (3)设计与开发:制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。

    (4)分配流量:确定每个线上测试版本的分流比例,初始阶段,优化方案的流量设置可以较小,根据情况逐渐增加流量。

    (5)采集并分析数据:收集实验数据,进行有效性和效果判断:统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间,实验可以结束;如果在95%以下,则可能需要延长测试时间;如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%,则需要决定是否中止试验。

    (6)最后:根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。

     

    四、象限分析

    通过对两种及以上维度的划分,运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略,从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维,常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如,下图是一个广告点击的四象限分布,X轴从左到右表示从低到高,Y轴从下到上表示从低到高。

     

    五、帕帕累托法则,

    源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中,则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系,排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析,适用于任何行业。找到重点,发现其特征,然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化,提高效果。

    六、漏斗分析

    漏斗法即是漏斗图,有点像倒金字塔,是一个流程化的思考方式,常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。

    典型方法为: AARRR

     

    七、路径分析

    用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径,即对用户流向进行监测,可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果,以及了解用户行为偏好,其最终目的是达成业务目标,引导用户更高效地完成产品的最优路径,最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析?

    (1)计算用户使用网站或APP时的每个第一步,然后依次计算每一步的流向和转化,通过数据,真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。
    (2)查看用户在使用产品时的路径分布情况。例如:在访问了某个电商产品首页的用户后,有多大比例的用户进行了搜索,有多大比例的用户访问了分类页,有多大比例的用户直接访问的商品详情页。
    (3)进行路径优化分析。例如:哪条路径是用户最多访问的;走到哪一步时,用户最容易流失。
    (4)通过路径识别用户行为特征。例如:分析用户是用完即走的目标导向型,还是无目的浏览型。
    (5)对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户,并对每类用户进行不同访问任务的路径分析,比如意向型的用户,他进行不同车型的比较都有哪些路径,存在什么问题。还有一种方法是利用算法,基于用户所有访问路径进行聚类分析,依据访问路径的相似性对用户进行分类,再对每类用户进行分析。

    以电商为例,买家从登录网站/APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程,例如提交订单后,用户可能会返回首页继续搜索商品,也可能去取消订单,每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后,能为找到快速用户动机,从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。


     

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