大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。
这些问题，都有一个基础分析方法有关：相关分析法。一、什么叫“相关”简单来说，相关就是两个事件之间有关系。比如：
比如一个APP里，用户反复浏览一款商品，所以他会买吗？
常见的有三种形态：
这三种情况，称为：直接相关。直接相关不需要数据计算，通过指标梳理就能看清楚关系。
直接相关的情况下，两个指标出现同时上涨/下跌的趋势，是很好理解的。比如：
如果直接相关的两个指标没有同涨同跌，往往意味着问题。比如做用户增长，注册的新用户数量大涨，但付费转化率持续大幅度下跌，这就说明获客效率在下降，可能是目标用户已耗尽，也有可能是渠道在造假，也有可能是获客方法有误，总之要深入分析（如下图）
但是品牌广告又没有带货链接，不能直接说：有5000万的销售业绩是用户通过广告链接购买的。此时就是典型的间接相关关系（如下图）。
分析间接相关关系，有2种常用方法，一种是散点图法，可以直接做散点图，发现相关关系（如下图所示）
计算出可以发现，广告投入与销售两个指标之间，确有相关关系。至于具体是怎么相关的，可以再做进一步研究。
间接相关关系，经常用来找改进业绩的措施。比如互联网行业里著名的“魔法数字”法，本质就是找用户浏览、点赞、分享、登录等行为，与用户留存、付费行为之间的相关关系。
如果发现：当用户点赞4次以后，用户的90天留存会明显增高。那么就把这个“4次留存”称为魔法数字，然后努力推动用户完成4次点赞。五、相关分析的不足之处世界上没有完美的分析方法，相关分析有两大不足之处。不足一：相关不等于因果。两个指标相关关系，本质上只是一条数据公式计算出来的结果，至于两个指标为啥相关？不能直接从计算里得结论。实际上只要两个指标走势相似，在计算的时候就能显示出相关关系。
不足二：相关分析不能解决非量化指标问题。很多时候，我们想找的关系不能用数据量化。比如我们想知道：旗舰店是不是比社区店更能吸引消费者。一个店是不是旗舰，取决于位置、装修、宣传等诸多因素，不能粗暴的用开店面积、员工人数等指标来代替。
想分析这种非量化特征与指标之间的关系，需要用到另一种分析方法：标签分析法。以后再分享哦。以上就是今天的分享
销售上涨和新品上市有多大关系？
营销投入与业绩产出有多大关系？
这些问题，都有一个基础分析方法有关：相关分析法。一、什么叫“相关”简单来说，相关就是两个事件之间有关系。比如：
下雨刮风和门店人流
用户点击和消费行为
比如一个APP里，用户反复浏览一款商品，所以他会买吗？
另一派认为：看了这么久都不买，那肯定不会买了
还有一派认为：看多少次跟买不买没关系，得看有没有活动
常见的有三种形态：
在指标拆解法中，主指标与子指标之间的关系
在漏斗分析法中，前后步骤指标之间的关系
这三种情况，称为：直接相关。直接相关不需要数据计算，通过指标梳理就能看清楚关系。直接相关的情况下，两个指标出现同时上涨/下跌的趋势，是很好理解的。比如：
客户数太少了，所以整体业绩不好（主指标、子指标）
看到广告人数太少了，所以最后转化不好（前后步骤）
如果直接相关的两个指标没有同涨同跌，往往意味着问题。比如做用户增长，注册的新用户数量大涨，但付费转化率持续大幅度下跌，这就说明获客效率在下降，可能是目标用户已耗尽，也有可能是渠道在造假，也有可能是获客方法有误，总之要深入分析（如下图）
但是品牌广告又没有带货链接，不能直接说：有5000万的销售业绩是用户通过广告链接购买的。此时就是典型的间接相关关系（如下图）。
分析间接相关关系，有2种常用方法，一种是散点图法，可以直接做散点图，发现相关关系（如下图所示）
计算出可以发现，广告投入与销售两个指标之间，确有相关关系。至于具体是怎么相关的，可以再做进一步研究。
间接相关关系，经常用来找改进业绩的措施。比如互联网行业里著名的“魔法数字”法，本质就是找用户浏览、点赞、分享、登录等行为，与用户留存、付费行为之间的相关关系。
如果发现：当用户点赞4次以后，用户的90天留存会明显增高。那么就把这个“4次留存”称为魔法数字，然后努力推动用户完成4次点赞。五、相关分析的不足之处世界上没有完美的分析方法，相关分析有两大不足之处。不足一：相关不等于因果。两个指标相关关系，本质上只是一条数据公式计算出来的结果，至于两个指标为啥相关？不能直接从计算里得结论。实际上只要两个指标走势相似，在计算的时候就能显示出相关关系。
这里有一个经典例子，下图是我在小区里种的一棵树的高度，与我国GDP之间的相关分析。大家会发现：哇塞！这俩指标完美相关哦！那么我种的这颗树就是我国的龙脉，能保佑我国经济腾飞咯？——当然不是！这就是相关不等于因果的直接体现。
不足二：相关分析不能解决非量化指标问题。很多时候，我们想找的关系不能用数据量化。比如我们想知道：旗舰店是不是比社区店更能吸引消费者。一个店是不是旗舰，取决于位置、装修、宣传等诸多因素，不能粗暴的用开店面积、员工人数等指标来代替。想分析这种非量化特征与指标之间的关系，需要用到另一种分析方法：标签分析法。以后再分享哦。以上就是今天的分享
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