指标下钻归因之单因子模型

背景：我们在数据分析工作中，经常会遇到指标异动分析，解释各个因子对于整体变化贡献是多少，今天所要讲的是加法模型就是专门针对此类问题。

案例：上海水沐教育网站是一家做高端网站建设的公司，名叫SME，目标是做到全国销量第一

核心指标：网站销售量、销量MOM（月环比）

常规分析维度：月份、中国城市

问题：10月份销量相比9月份销量，环比变化9.6%，那么各个城市分别贡献多少呢

适用条件：能形成加（减）法的因子，这些因子间是要相互独立，符合数分经典理论“MECE”，比如全国和分城市因子、全天和分小时因子等等，也可以理解为数分中的“维度下钻”过程，或者思考数分方法论“要素拆解”。

计算逻辑：是将销量变化幅度进行数学公式变换，

此公式可以进一步变形（以bj为例）：

基于以上公式，我们可以计算每个城市贡献度为：如此相加就可以得到各个城市对于整体贡献度。

通过数据分析发现：北京的销量环比下降16.7%，贡献度为负5.6%，相对于总体的环比增长率9.6%，北京的业务发展对整体增长是一个负向的作用。此外广州的销量环比下降29.2%，贡献度为负8.1%，相对于总体的环比增长率9.6%，广州的业务发展对整体增长也是一个负向的作用。

上述分析方法仅适用于绝对值类数据，对于比例类目标数值的拆解，例如转化率、点击率，需要使用双因素拆解法

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