小白也能懂的因果推断科普
发布时间: 05-2713:15
**桔妹导读：**在网约车行业中，有很多场景中都有着因果推断的相关应用，不仅仅是算法同学等在因果建模时运用到相关知识，很多业务同学在做相关决策时也经常用到。因此采用日常生活中常见的例子以及行业中的常见问题，对因果推断方向进行科普。
1.
因果推断科普介绍
本文大概从两个方面展开介绍：
- 因果性和相关性的定义以及区别。结合日常和业务上的例子有更直观的感受
- 因果推断的常用方法介绍，以及在不同场景下如何应用
为什么需要研究因果性？在花小猪的很多场景中，我们是希望能够做决策，来得到我们想要的结果。比如通过对哪些乘客发券，对哪些司机发任务来提高平台的呼叫和tsh。如果只知道相关关系而不知道因果关系，很多场景下达不到我们想要的效果。下面举几个比较典型的混淆因果和相关关系的case来说明这几个问题。
这就是误用相关性的第一种CASE——因果颠倒。医院的例子中：院长认为：穿病号服会导致用户患重病，脱病号服会让用户治愈业务中的例子：小明同学认为，投入B补会降低城市成交率，降低B补会提高城市成交率。
- 实际中的逻辑，其实大家很容易想到：是因果颠倒的。
- 因为用户患重病，所以需要穿病号服住院治疗，因为用户治愈恢复健康，所以脱去病号服办理出院手续。
- 城市供不应求，成交率不好，所以需要追加B补 拉动大盘的tsh。城市供大于求，成交率很好，无需要投入更多的B补。
生活中大家会遇到一些很神奇的事情。
- 比如有关注体育比赛的，是不是有这种感觉：每当我熬夜观看主队比赛的时候，主队就经常拉胯输球。经常看完后会骂：再看XX比赛我就是狗。有时候晚上睡过了错过比赛，醒来之后就是一场大胜。这时候作为一个合格的球迷：就会想到，能否拒绝观看主队比赛，提高主队胜率。
这其实是第二类错误，误用小样本巧合，当做因果性去做决策。事实上是：我今年没看NBA季后赛，还是湖人总冠军。之所以造成这样的感觉是因为：以比赛来说，我们喜欢的明星或者球队，会有代入感。我们的爱豆 那就是最好看的，我们的支持的球队那就是最强的。当带有这种心理，且熬夜起来看球，输球的时候，会放大这种输球的体验，让我们印象深刻，会记住这种时刻。
这是误用相关性的第三类错误。老板认为：冰淇淋销量是啤酒销量的因，通过促销冰淇淋来带动高利润的酒水。实际上的因果关系：因为夏天来了，天气变热了，冰淇淋的销量会大幅提升。同样，天气变热，喝酒撸串的人也变多了，所以啤酒也会销量提升。冬天来临时，老板低价冰淇淋卖破产了，啤酒销量也不见得能提升多少。这就是第三类错误：共同场外因素作用。
前面的三种类型一般会比较简单点，接下来的case是业务中比较常见的，也容易犯的错误。
- 在北京地区发现，海淀区的孩子们普遍成绩较好，成绩比石景山区能高出100分呢？小明的家长想：古有孟母三迁，现在为了小明的未来，是否也可以从石景山搬去海淀，这样小明的高考成家就能够100+呢？
- 运营同学在推广省钱卡，从数据中我们发现，购买省钱卡的人，前后两周对比，发现频次提升了30%以上。降低省钱卡的购卡门槛，让所有人都买省钱卡，这样大盘不就能做到40%的增长了吗？
************▍************以搬家为例
影响教育资源的有：教育资源更好（海淀区名校多，学区也多），搬家确实能够得到这个教育资源上优势。请好的家教，海淀区的家长们可能收入更高，能够请到质量更好、价格更贵的家教老师。这个并不是搬家就能够拿到的基因好，海淀区老师多，高知家庭也多，孩子们基因也好，这个也不是搬家就能够得到的。
************▍************以省钱卡为例
一种是沉默成本提频：花了9元，不赚回来不舒服 10%。一种是跨平台锁需求，竞对需求转化到我们平台。10%这种也是买卡导致
