影響因素分析常用方法(統計+建模)

影響因素分析常用方法

1。 單因子分析：某因素不同x值對應的y值分佈；

優點：實現方式簡單；缺點：量少，且分佈不均時，準確性低；因素多時，效率低；

2。 比較分析：不同y值對應的不同因素的x的

平均值

；

優點：實現方式簡單，因素多時，效率高。缺點：量少，且分佈不均時，準確性低；

3。

相關性分析

優點：比較科學；缺點：成線性相關時，才有明顯的相關性；

4。 迴歸

優點：控制變數法；缺點：需要線性擬合程度高，即r平方較大時，得出來的係數才具有說服力。

5。 卡方獨立性檢驗

6。 分類樹（隨機森林）

優點：控制變數法；缺點：需要模型準確率高時得出的結論才具有說服力。

業務分析師

常用前2種，因為實現簡單，但當

資料結構

比較複雜時，準確度不高；

如果想相對科學一些，可以用迴歸和卡方獨立性簡單，實現難度稍高於前2種，但比分類樹簡單。需要強調一下，迴歸有各種假設要求，多重共線性、異常資料等因素會影響迴歸結構的準確性，而且需要考慮r平方，擬合程度高才具有說服力。