告别“伪增长”误区！4大核心方法，解锁商业决策精准逻辑

做运营或数据分析的朋友，怕是最有体会，辛辛苦苦跑通AB测试，得出正向结论，老板一句"大环境好 而已"就否定全部。 小流量测试时数据亮眼，一放量就惨不忍睹，到底问题出在哪？ 现在企业都喊数据驱动，但大多时候只停留在相关性分析，销售额和广告投放同步上涨，就认定是广告 的功劳，产品迭代后用户留存提升，就觉得迭代方向没错。 可这些看似合理的判断，往往藏着"伪增长"的陷阱，企业真正需要的不是简单的变量关联，而是能说 清"为什么"的因果逻辑。 因果推断模型，正是破解这一困境的核心工具，它能帮企业拨开数据迷雾，看清每一次商业动作背后的 真实增量。 从"相关"到"因果"，企业决策绕不开的认知升级 相关性分析在商业中应用广泛，连续变量用皮尔逊相关系数，分类变量用卡方检验，这些方法能快速找 到变量间的关联。 但关联不等于因果，这一点很多企业都容易混淆，我见过不少案例，某品牌在春节前投放大量广告，节 后销量暴涨。 企业狂喜之下加大广告预算，结果下一季度亏损严重，后来才发现，春节本身就是消费旺季，即便不投 放广告，销量也会自然增长。 商业场景中，混杂因素无处不在，季节变化、人群差异、市场趋势，这些因素都会干扰数据解读。 简单的前后对 ...