数据分析中的归因查找是什么？

1. 数据分析中的归因查找是什么？

对于归因查找主要是解决业务中的常见问题，找出一件事件发生的主要原因。
  
 对于业务中明确的业务目标（购买。留资料，充值）归因，便可...
  
 将目标的达成拆分到各个模块，方便统计各模块的贡献
  
 获悉当前指标达成的主要因素，获得如何提升业务指标的洞见
  
 使用归因（一般是工作中绩效，产品可能爆发的点）
  
  2.1末次归因：转化路径短，且事件间关联性强的场景 
  
 比如：一款陌生人社交  加好友有几种模式，（号码添加 漂流瓶话题广场添加 等）最近新上随机匹配加好友的功能，在这个场景里面可以用末次归因    把这次加好友事件的贡献程度都给到随机匹配上面。
  
  案例：结束事件为充值用户的行为路径 
  
 我们通过最后一次用户的操作得出百分之六十是在送礼中充值。百分之30是在私信时候充值。还有百分之10是在其他事件。运营页可以得出很多充值并不是只发生在直播间里面，在私信中页会有。对于后续设计产品和用户体验页有很大的帮助。
  
 得出结果之后，这样的话我们可以真对性的去优化功能。
  
 2.1递减归因：转化路径长，非目标事件差异不大，没有完全主导的。前面的非目标事件区分不是很高。
  
 比如：一个在线的项目管理工具，提供代办事件列表，时钟等功能。最后付费升级之后可以消除广告，观察目标就是用户消除广告。这个时候是用户在使用了产品之后喜欢里面的功能，用户几个星期。用户在时间段里面养成的用户习惯，都会促进消费广告。我们要从最后一步把因子往前伸展，把路径往前十步，每一步都分摊百分之十。但可能具体的产品也是有可以离消费最近的那几步分摊更多一些，都是一个递减的过程20%30%50%。
  
  案例：常见游戏场景充值行为 
  
 因为游戏的路径很多，如果我们在这里使用末次归因的话，可能就会发现充值只是在游戏消费或者抽奖这个2个地方。这样的话，我们观察的点就会少很多。这时我们把行为拉长一些，就会得知在游戏合成装备的时候就买一些东西，这个时候就产生充值。每个行为对于我们的转化都有帮助。所以这个时候我们用递减归因比较合理 。我们把充值的行为往前传递。这个时候会得出的更好的结论和功能对于充值的帮助。
  
  2.3首次归因：强流量依赖的业务场景，拉人比后续所有的事都重要。 
  
 比如：只把最终事件的发生归根到第一步 。
   
  
 案例：小额贷款
  
 他们（发展的比较粗暴）他们产品自己会有一些风控和审核。审核没有问题就可以放贷，获得利润。对于他们来说，他们不愁后面能不能转化，因为用户都是来借钱的。有很主动的动力来完成每一个步骤，产品在不好用，都会走完借款成功。产品更的是多人来借钱，所以缺得是市场的流量。运营能不能拉用户。所以在这样的产品上就不需要做末次归因和递减归因。他们只会做首次归因，看看第一次借款的来源在哪里。

2. 什么是归因方式？

归因方式，指的是：人总结成败的方式决定其心情和发展。
当人们对一个行为或一个事件做归因时，通常遵循三大线索：一是外部归因，即把所发生的事归结为外在情境因素；二是内部归因，即把事物发生的原因归结为个人内在的因素，如性格、努力程度以及情绪等；三是综合归因，即把事物发生的原因归结为内、外因素相互作用的结果。
工作没做好怪领导出难题，这是外部归因；
工作没做好反省自己的工作方法，这是内部归因；
工作没做好，既分析此次任务的特色又反省自己的工作方法，这是综合归因的结果。
总做内归因的人又被称作内控者（internal control），他们相信事在人为，他们把成功归于个人的努力，把失败归于个人的疏忽。他们相信人的命运掌握在自己手中。
总做外归因的人又被称作外控者（external control），他们把成功归于运气，把失败归于命定，他们相信人的命运受环境摆布。

3. 什么是归因分析，归因分析如何计算？

(一)什么是归因归因是一种普遍的心理现象.所谓归因:就是人们对自己或他人行为的原因进行推测,判断或解释的过程.从归因的角度来看,能对自己工作,学习成败的原因作出正确判断,采取有效措施的人,就能巩固成绩,不断进步;而学习成绩差,行为差的学生,倘若能找出自己学习,行为失败的原因,正确判断,采取有效的措施,也一定能改变落后的现状,后来居上,跨入先进行列. 最简单的归因莫过于把一个人的行为原因归结于外部环境因素或内部主观条件两类.如果判断个人行为的根本原因来自外界力量,称为情境归因,例如,学生考试失败归因于试卷题目太难.如果判断个体行为的根本原因是个体本身的特点,如人格,动机,情绪,态度,能力,努力等,则称为意向归因,例如学生把学习成绩差的原因归因于自己个人贪玩学习不努力,或学习态度不好. 美国心理学家维纳认为,对行为成败归因的分类只限于内外二因素的划分显得过于简单,还应加上稳定性与可控性两个因素.如内部因素中的能力,性格等是相对稳定的,而机会,运气,努力等又是不稳定的,其中能力,努力,性格等,人是可以控制的,而机会,运气等又是人不可控制的.(见表4-1) 表4-1 个体成功行为决定因素分类支配原因内部的外部的稳定性稳定个人能力学习能度不稳定努力程度运气我们可以利用这一理论,指导小学生对自己学习或考试的成绩进行归因.如果学习者把考试成功归因于运气和个人努力,具有自豪感,下次还会努力迎考;如把成绩差归因于内部原因和努力不够,则会接受教训和帮助,努力赶上;如果认为是内容太难和自己运气不佳,则会失去努力的愿望,失去良好的考试动机,不愿做意志上的努力. (二)归因与成功的关系每个学生学习的过程不可能一直是一帆风顺的,学习成绩的起伏是客观的,学习成绩下降也是常有的. 澳大利亚心理学家安德鲁斯等人根据归因理论,对158名在学习上表现消极和自暴自弃的六年级小学生进行归因训练,即运用强化程序,训练他们把失败经历归因于努力不够.训练共进行了60次,研究结果表明,着重努力的归因,对于坚持不懈地学习起着重要作用.通过努力定势为主要目标的认知归因训练,确实可以产生坚持努力的行为.因此要用归因的理论去认识,分析,调节,监督学生的学习行为.强调自我努力感的归因,这是符合个体归因变化的规律和学生学习的现实表现的.一般来说,幼儿,小学生看重努力的作用,所以,对小学生来说,遇事应多从内部去归因.另一方面,从当前中小学教育的实践来看,当前小学阶段多半女生比男生成绩好,其原因不外乎小学里大多数男孩贪玩,好动,上课注意力不集中,作业马虎,大意,学习细致刻苦程度差于女生. 总之,追求成功的人,往往把成功的原因归因于自己的能力,而把失败的原因归结于自己努力不够,他们认为只要努力,总会成功.

4. 什么是归因分析，归因分析如何计算？

1、归因理论，在日常的社会交往中，人们为了有效地控制和适应环境，往往对发生于周围环境中的各种社会行为有意识或无意识地做出一定的解释，即认知整体在认知过程中，根据他人某种特定的人格特征或某种行为特点推论出其他未知的特点，以寻求各种特点之间的因果关系。
归因理论由社会心理学家海德于1958年提出：归因是指人们对自己或他人的行为进行分析，推论出这些行为的原因的过程。归因方式影响到以后的行为方式和动机的强弱。
2、归因分析的基本流程：
（1）感知，观察，人必须感知和观察行为。
（2）判断，决定是否是故意的，人必须相信一个行为是故意做的。

扩展资料：
三度归因理论：
H.凯利提出的三度归因理论，又被称为多线索分析理论，或称共变归因理论，是凯利在吸收了海德的共变原则的基础上提出的。他认为，人们多是在不确定条件下进行归因的。人们从多种事件中积累信息，并且利用“共变原则”来解决不确定性的问题。
凯利认为，人们在试图解释某人的行为时，可能用到三种形式的归因：归因于行为者，归因于客观刺激物，归因于行为者所处情境或关系。
参考资料来源：
百度百科-归因理论
百度百科-归因模型

5. 归因模型的归因因素

归因理论提出了人人在对他人的行为进行判断和解释过程中所遵循的一些规律，在管理过程中，管理者和员工对行为的归因也不可避免地受到这些规律的影响。管理者要认识到员工是根据他们对事物的主观知觉而不仅仅是客观现实作出反应的。员工对于薪水、上级的评价、工作满意度、自己在组织中的位置和成就等方面的知觉与归因正确与否，对于其潜力的发挥和组织的良好运作是有重要影响的；同时，管理者在对员工的行为进行判断和解释时也应该尽量避免归因中的偏见和误差。       因果关系是由一个内部因素，代理或者力量导致。内部因素是受你自己控制的。你能选择用某种特定方式行事或不。所以你的行为是不受不被你控制的外界影响，局限或者甚至所完全决定。于是，你就感觉到责任感。一个典型的例子是，你的智商。或者被称为：部署归因。人类最令人惊奇的特征之一就是人们相信我们能够解释一切事情。由心理学家进行的研究已经揭示了这一点，那就是大多数人在判断谁应该为一个事情或者一个行为动作负责的时候有偏差：人们趋向于把别人的成功和我们自己的失败归结到外部因素上。人们这样认识这些，即不是他们自己的优点潜质和不是我们自己的错误。人们趋向于把人们自己的成功和别人的失败归结到内部因素上。人们这样认识，即这些是人们自己的优点和他们自己的错误。

6. 归因的影响因素

（1）社会视角的影响，由于人们在归因上的社会视角不同，因而对行为原因的解释也有明显的不同。（2）自我价值保护，个体在归因过程中，对有自我卷入的事情的解释，带有明显的自我价值保护倾向，即归因向有利于自我价值确立的方向倾斜。（3）时间因素。随着时间的流逝，归因越来越具有情境性，人们会将过去很久的事件解释为背景的原因，而不是行为主体、刺激客体的原因。影响归因的因素还有能力高低，努力程度，任务难易，运气好坏，身心状态，外界环境等。归因偏差人们在对他人或自己的行为进行归因时，并不总是即合情理又和逻辑的，因此出现归因偏差。它包括认知性偏差、动机性偏差和性别偏差。

7. 归因的影响因素

（1）社会视角的影响，由于人们在归因上的社会视角不同，因而对行为原因的解释也有明显的不同。
  
 （2）自我价值保护，个体在归因过程中，对有自我卷入的事情的解释，带有明显的自我价值保护倾向，即归因向有利于自我价值确立的方向倾斜。
  
 （3）时间因素。随着时间的流逝，归因越来越具有情境性，人们会将过去很久的事件解释为背景的原因，而不是行为主体、刺激客体的原因。
  
 影响归因的因素还有能力高低，努力程度，任务难易，运气好坏，身心状态，外界环境等。
  
 归因偏差人们在对他人或自己的行为进行归因时，并不总是即合情理又和逻辑的，因此出现归因偏差。
  
 它包括认知性偏差、动机性偏差和性别偏差。

8. 归因分析：常见的归因方法及产品化落地

“ 归因分析，用来解决不同渠道、不同触点贡献度的问题。归因模型的选择没有对错，只有场景是否适合。 ” 
  
 归因分析，是广告投放同学的必备知识。
  
 归因分析具体是什么，都有哪些归因分析模型？不同分析模型的特点以及应用场景是啥？如何设计BI分析系统的归因分析模块？今天和大家简单分享一下。
  
  一、什么是归因分析 
  
 归因分析，其实是解决不同渠道（或者触点）贡献度的分析方法。
  
 现在的广告投放，都在讲求精细化运营。精细化运营的基础是什么？对，是数据。对于广告投放而言，最基础的一个方面，就是广告效果数据了。广告效果数据如何衡量、怎么衡量，这就用到了归因分析。
  
 举个简单例子，广告投放同学做了一次广告投，最后有500个人最终发生了购买。但是这500个人呢，有的是通过投放链接直接完成了购买，有的是过了好几天才完成购买，中间又发生了站内搜索行为、或者又看了其他渠道的广告，这时，要把最终的成交贡献计算在哪个渠道呢？
  
 因此，归因分析是通过一定的逻辑方法，计算每个渠道、或者触点对最终结果贡献程度的方法。有一套合理的归因办法，才能科学地衡量不同渠道的广告价值，指导更好的投放。
  
 
  
  二、归因分析模型 
  
 按照不同的方法，常见的归因分析模型有以下几种。
  
  （1）首次触点归因模型 
  
 模型逻辑：将首次互动的渠道获得100%的功劳。举个例子，一个用户在统计时间内有广告点击、有站内搜索、站内点击等多个行为，最终成交了。我们把最终的成交100%的功劳都记在第一次行为里。
  
 【优缺点】这个逻辑是清晰可理解的，实施起来也是容易实施的，毕竟只用了第一次的行为，计算量可控。但带来的问题也很清楚：首次互动后的所有行为，都没有进行统计，这显然在很多场景下不合理。
  
 【适合场景】一般是需要进行拉新的时候，公司处于市场开拓的时候，这个时候我们关心把更多的用户先圈过来，那么用首次互动模型可以看出来哪些渠道对于业务拉新最有效。
  
  （2）末次触点归因模型 
  
 模型逻辑：将发生转化最近一次的互动渠道获得100%的功劳。即不管用户发生了啥行为，只关注最后一次。
  
 【优缺点】末次归因是应用非常广泛的模型。一方面，和首次归因一样，逻辑简单，很容易实施；另一方面，数据追踪的数据也不易丢失。缺点和首次归因类似，很多之前的行为没有纳入考虑，并不全面。比如很多用户都是通过收藏夹页面进入网址完成购买，但这个渠道并不能反映太多问题。
  
 【适合场景】一般是公司想要做短期的投放，快速提升效果，这时按照末次归因模型，能比较好了解到底是哪个渠道对于最终的转化有比较好的促进作用。
  
  （3）线性归因模型 
  
 模型逻辑：线性归因是把统计时间内所有的触点的功劳进行平均分配。
  
 【优缺点】优点是不用考虑不同渠道的价值权重，大家一视同仁，计算也不复杂。缺点是，部分情况下，若有的渠道价值异常高，可能会“被平均”，因为这种渠道是靠质量而不是数量赢得结果的。
  
 【适合场景】比较适合公司内部使用……大锅饭大家一般不会打架
  
  （4）时间衰减归因模型 
  
 模型逻辑：对于统计时间内的所有触点，距离转化越近的渠道获得的贡献越大。
  
 【优缺点】这个模型考虑了时间的作用，通常也是时间越久对于用户的转化作用是越弱的。缺点是如果有的渠道天然处于转化链路的起点，那么对于这些渠道是不公正的
  
 【适合场景】和末次归因比较类似，适合促销期间大量引用用户完成转化的场景。
  
  （5）位置归因模型 
  
 模型逻辑：综合了首次归因、末次归因、线性归因，将第一次和最后一次触点各记贡献40%，中间的所有触点平均剩下的20%贡献。
  
 【优缺点】大杂烩。
  
 【适合场景】没用过
  
  三、归因分析的产品设计 
  
 以上介绍了一大堆归因的模型，那对于一套BI分析系统，如何将归因分析这个常用的分析项，产品化呢？
  
 总结下来，想要完成归因分析有这么几步：
  
  选择目标转化事件 （即你想要把什么行为作为最终转化行为，通常是成交，针对不同业务场景，比如一些时间周期长的类目，可能会选择浏览详情页等）
  
  选择待归因事件 （即你要把哪些触点进行功劳划分，比如购物车页面，可能是你的必须流程，就不需要纳入功劳来划分了）
  
  选择时间窗口 （选择你要统计的时间范围，比如是7天、还是30天，还是更久，不同业务的场景有所差异）
  
  选择归因模型 （根据业务目标不同，选择不同的归因模型进行分析。当然很多情况下，业务会选择多个归因模型进行一些对比分析）
  
 基于以上的业务流程，可以进行归因分析模块的产品设计流程。最终的呈现往往分为两部分：
  
  （1）触点路径分析；（2）触点价值报告 
  
 受限于时间问题，不展开这两部份的详细设计了，后续有机会补充。
  
 以下是谷歌的归因分析截图（今天翻不了墙，只好网上百度的……后面能翻墙了我重新截图）：
                                          
 以下是神策的归因分析：
                                          
 今天先分享到这，后续有时间可以简单讲讲夏普利值的归因方法。