在归因分析计算因子贡献度时，加法指标、乘法指标、除法指标由于指标类型的不同，所用的方法也不同，本文总结三种不同类型指标计算因子贡献度的方法，并进行具体的案例分析、公式推导、优缺点分析。

上一篇介绍了DID，本文介绍和DID可一起搭配使用的一种因果推断方法PSM。在正式介绍PSM之前，先来简单回顾一下为什么需要因果推断以及如何做因果推断。我们都知道相关非因果，比起相关我们更希望知道两个事件之间的因果关系，有了确切的因果关系，才能知道对A如何操作才能引起B的变化。解决因果推断问题，目前主要有两种框架，Rubin虚拟事实模型和Pearl因果图模型。站在数据分析的角度上，Rubin虚拟事

在进行数据建模之前，我们一般会进行数据探索和描述性分析，发现数据规律及数据之间的相关性，本文主要从检验方法和可视化图形两个方面对不同数据类型的相关性分析方法进行总结，以加强对数据的了解和认识，为建模打下基础。

在精细化运营场景中，不方便或者不允许进行AB实验时来考察策的效果时，可以用因果推断中的双重差分法（DID）来进行策略效益评估。

数据指标异常波动是产品运营以及数据分析相关岗位日常工作中较为常见的问题之一，及时监控核心指标异常波动并预警，有助于业务快速定位和发现问题（归因分析），或者捕捉业务异动信息，把握市场机会。建立完善的指标异常监控与归因方案，能够提高监控和归因的效率和准确性。本篇文章主要介绍指标异常监控和归因方案。...