实现更全面的风险覆盖 生猪养殖利润对饲料价格变动相对更为敏感，应在套保序列中优先配置；而蛋鸡养殖利润更多受蛋周期 本身主导，饲料端对冲仅作为利润管理的辅助工具效果更佳，再结合贸易商的实际情况，制定可能的套 保策略。 本次相关性分析从"饲料原料—养殖成本—消费替代与利润"三大逻辑层次展开，揭示从原料端到养殖端 的价格传导与风险关联。在数据处理上，为全面捕捉市场长期关系与流动性特征，本次测算综合选取了 连续合约、主力合约及价格指数进行交叉验证，确保结果的稳健性与代表性。测算周期力求覆盖各品种 可获取历史数据的最大区间，以包含完整的产业周期波动，避免短期干扰，从而保证相关性分析更贴合 实际情况。 具体相关性分析：豆粕与菜粕保持0.89~0.94的极高正相关性，因其均为植物蛋白原料，供需驱动高度 一致，是最优套利配对；而玉米与豆粕亦呈现0.64~0.78的高度正相关，反映共享饲料需求周期，适用 于构建饲料成本组合以同步对冲原料价格上涨风险。在养殖成本传导方面，生猪与玉米、豆粕分别为弱 至中度正相关（0.37~0.46、0.20~0.35），体现成本传导的时滞与灵活性；鸡蛋与玉米、豆粕的相关性 略强（0.37~0.64 ...

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 ...

Group 1 - Best Buy is set to announce its fiscal first-quarter earnings on May 29, 2025, with expected earnings of $1.09 per share and revenue of $8.82 billion, indicating a 4% year-over-year decrease in earnings and flat sales growth compared to the previous year [1] - For fiscal year 2026, Best Buy forecasts revenue between $41.4 billion and $42.2 billion, with comparable sales growth of 0% to 2% year-over-year, not accounting for potential tariff effects [2] - The company anticipates consumer behavior to remain cautious due to elevated inflation impacting household expenses, leading to a value-oriented approach to discretionary spending [2] Group 2 - Best Buy's stock has historically risen 58% of the time following earnings announcements, with a median one-day increase of 3.9% and a maximum recorded increase of 14% [1][4] - Over the past five years, there have been 19 earnings data points for Best Buy, with 11 positive and 8 negative one-day returns, resulting in positive returns approximately 58% of the time [4] - The correlation between short-term and medium-term returns post-earnings can provide a lower-risk trading strategy, particularly if the correlation is strong [3]