数据分析因子评分学习

当多个因素影响一个结果时，我们需要综合考虑这些因素分别对结果德影响。因子评分就是用于比较其对结果德影响程度。

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前言

数据分析师的日常工作中，经常会遇到这样的问题，分析某个指标的下降/上升原因，且这个指标并不是受单一因素影响，这时就要求我们综合考虑分析。本文分享数据分析因子评分的学习案例，供各位小伙伴参考。
案例来源：【分析方法】指标下降如何分析？分享一种“因子评分法”，帮你快速定位原因​​，案例中数据标准化公式可能为原作者笔误，本人做部分修改。

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一、案例背景

如下图所示，某新兴打车软件公司，2018年7月渠道引流新用户ROI环比大幅下降，需要排查异常渠道，为业务指明方向。

名词释义：
投资回报率（ROI）=（税前年利润/投资总额）*100%。是指企业从一项投资性商业活动的投资中得到的经济回报，是衡量一个企业盈利状况所使用的比率，也是衡量一个企业经营成果和效率的一项综合性指标。本案例ROI=收入/费用）

二、解决方案

（一）分析思路

由于ROI受收入和费用两个因子影响，单看各渠道ROI无法准确定位到重点异常渠道。可使用因子评分，综合结果得到结论。

（二）剔除无关数据

虽然整体ROI下降近25%，但快手渠道的ROI却上升，分析下降原因时，应先将其剔除。

（三）求变化值

将剩余4各渠道的收入和费用进行差值计算，由于ROI=收入/费用，当收入和费用同时增加时，两者对ROI贡献的影响程度相反。求出“收入变化-费用变化”值，用于判断各渠道对ROI下降的影响。

（四）求收入评分

1. 数据标准化

这里使用其中一种计算方式（极差标准化法），将最大值定为1，最小值定为0，把所有值到压缩到0和1之间，常用于统一数据量级。计算公式为：（x-x最小值）/（x最大值-x最小值），如该案例中，抖音的收入变化计算过程为：（-12540-（-21347））/（720-（-21347））=0.399102733

2. 缩放

在ROI的的计算中，收入作为分子，分子下降越多，ROI值则下降越多，需要将其进行缩放倒数
缩放到0.1~0.9之间，计算公式为：（0.9-0.1）*x+0.1，如该案例中，抖音的缩放计算过程为：（0.9-0.1）*0.399102733+0.1=0.419282186

3. 倒数

倒数，使其与评分正相关（“收入变化”越大，评分越高），计算公式为：1/x

（五）求费用评分

在ROI的计算中，费用作为分母，“费用变化”越大，评分越高。所以不必进行缩放倒数，直接标准化。

（六）计算综合评分

将收入评分与费用评分相加，可以看出，对ROI大幅下降的影响程度：抖音>今日头条>百度>爱奇艺。

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总结

以上案例的因子评分，其实分别分析收入和费用两个因子的变化情况，最后综合考虑才得出结论。假设不综合考虑，如下图所示：

1. 如果单纯看ROI环比，变化幅度是：抖音>百度>今日头条>爱奇艺；
2. 如果单纯看收入变化，影响程度是：今日头条>抖音>百度>爱奇艺；
3. 如果单纯看费用变化，影响程度是：抖音>百度>爱奇艺，今日头条费用减少，不会导致ROI下降

从单一角度考虑，都无法得出较准确的结论。所有可以参考上文，从以下几步分析：

1. 剔除无关数据
2. 求变化值
3. 利用数据标准化，求各因子评分（评分旨在达到评分项变化越大，分数越高的效果）
4. 综合评分得出结论