数据分析系列：归因分析原理、案例（附python代码）

本文主要对以下指标的计算和解释进行阐述，并使用案例说明，最后利用python编写代码进行计算：

• risk ratios and rate ratios（风险比率和比率比率，RR）
• risk difference and rate difference（风险差异和利率差异， RD）
• attributable proportion (attributable risk percent) for the exposed（风险承担的可占比例（可归属风险百分比）， AP）
• population attributable risk（人口归因风险，PAF）
• odds ratio（比率， OR）

我们使用的案例如下，假设一种产品来源于两个营销渠道，我们记录了每个渠道的转化人数和未转化人数（转化可以定义为点击、充值等）

归因分析指标计算

1：计算Risk Ratio（风险比率）、Rate Ratio（比率）

Risk Ratio（风险比率）通常也称为Rate Ratio（比率），表示一个相对于一个因素B，另一个因素A条件下转化率相对于因素B的转化率的倍数（A,B可以理解为实验组和对照组）。

其中$C{I}_e$是渠道A的转化率，$C{I}_u$是渠道B的转化率。

Risk Ration（RR） = 5.30%/1.31% = 4.04
解释：渠道A的转化率是不暴露组的转化率的4.04倍（Risk Ration（RR）=4.04），同时认为渠道A的转化率相比于比不暴露组的转化率提升了了404%-100%=304%（此处含义是以B为基准，相对的含义）

结论：

• 相对不暴露组的转化率而言，渠道A的转化率是不暴露组的4.04倍
• 相比于不暴露组而言，渠道A的转化率相对于B的转化率提升了304%（并不转化率是真的提升304%，而是在B的基础上提升了304%的B的转转化率）

若我们有多组实验，可以用同样的方法计算

2：计算Risk Difference（风险差异）、Rate Difference（比率差异）

Risk Difference（风险差异）也被称为Rate Difference（比率差异）

其中$C{I}_e$是渠道A的转化率，$C{I}_u$是不暴露组的转化率。Risk Difference（风险差异）的理解非常直观。就是直观的两个渠道转化率的差异。
由RR与RD的公式可知两者的转换关系为：
$RD/C{I}_u=RR-1$
利用上面例子的数据，计算出RD = 5.30%-1.31%=3.99%。代表了渠道A去渠道B的转化率差异为3.99%。

Risk Ratio与Risk Difference的出发角度不同，Risk Ratio衡量的是
渠道A相对于不暴露组提升了多少，可用于衡量改进的效果，而Risk Difference直接衡量了转化率（收益）提升了多少。Risk Ratio是相对的，Risk Difference是绝对的

3：计算Attribution Proportion

Attribution Proportion（归因分数）表示了该渠道人群中有多少是因为该渠道发生转化的。

利用上面数据。计算出
$$AP=\frac{5.30\%-1.31\%}{5.30\%}=75.28\%$$

如果B代表是未参加渠道展示，则对于计算出的归因分数（Attribution Proportion），可以解释如下：渠道A展示的用户中，有75.28%的用户是因为渠道A的展示而发生了转化。

如果我们对Attribution Proportion的分子、分母同时除以$C{I}_u$，则Attribution Proportion公式变为如下形式：
$$AP=\frac{RR-1}{RR}$$

我们再利用新公式计算一次，利用上面计算的RR= 4.04，计算出
$$AP=\frac{4.04-1}{4.04}=75.28\%$$

4：计算人口归因分数（PAF）

人口归因分数（PAF） Population Attributable Fraction也称为人群归因危险度PAR（Population Attributable Risk）。表示的是，所有转化人群中，有多少因为一个因素而进行转化的。

最直接的计算方式就是：渠道A转化人群占总转化人群比例*渠道A的AP，在上面例子中，转化人群中，有77.5%的人来自渠道A。因此，我们可以认为总人群中有77.5%*75.28%=58.38%的人是因为渠道A的展示发生了转化。

同时，我们也可以通过如下方式进行计算PAF

其中，$P_{pop}$ =渠道A人数占总人数比例。

我们利用上面公式进行计算，先计算渠道A人数占总人数比例=3000/6500=0.4615，之后计算PAF：
$$PAF=\frac{0.4615\ast (4.04-1)}{0.4615\ast (4.04-1)+1}=58.38\%$$
计算出的PAF与上面采用直接结算得到结果是相同的。代表了，所有转化人数中，有58.38%的人是因为渠道A的展示发生了转化。

在应用中，因为转化率通常都比较低，因此，我们还可以用几率（Odds Ratio）近似代替RR，来计算每个因子的归因分数。

5：计算几率（Odds Ratio）

上面说到了，可以利用几率（Odds Ratio）近似代替RR，作为RR的估计。Odds Ratio（OR）的计算公式如下：
$$OR=\frac{Y{1}_A/Y{1}_B}{Y{2}_A/Y{2}_B}$$

其中Y1_A是渠道A的转化人数，Y1_B是不暴露组的转化人数，Y2_A是渠道A的未转化人数， Y2_B是不暴露组的未转化人数。

我们将上面例子数据代入计算得到：
$$OR=\frac{159/46}{2841/3454}=4.258$$

上面已经计算出RR=4.04。对比计算结果，OR与RR的结果近似。

当用OR代替RR后，AP和PAF的估计如下：
$$AP=\frac{OR-1}{OR}$$
$$PAF=\frac{P_{pop}\ast (OR-1)}{P_{pop}\ast (OR-1)+1}$$

我们带入数据进行计算：
$$AP=\frac{4.258-1}{4.258}=76.51\%$$
$$PAF=\frac{0.4615\ast (4.258-1)}{0.4615\ast (4.258-1)+1}=60.05\%$$

其中AP=76.51%代表渠道A的转化用户中有76.51%是因为渠道A展示发生了转化，PAF=60.05%代表了，所有转化用户中，有60.05%是因为渠道A发生了转化。

为什么要利用OR作为RR的近似估计去计算AP和PAF？这主要是因为，在转化率比较低的情况下（现实中转化率通常比较低），OR约等于RR。还有一个原因是，在实际中，有一些未转化人群我们是统计不到的，此时渠道A的转化率和不暴露组的转化率就无法计算，就无法准确计算RR，此时可用OR近似代替。而且在一些归隐分析模型中，例如逻辑回归等，只能通过系数$\beta$计算出OR，不能直接计算出RR。

归因分析python代码

我们使用上面案例数据，数据有三列，第一列为user_id(主键)，第二列为对应的营销渠道，第三列为是否转化。
导入数据后，对数据观察如下：

import pandas as pd
import numpy as np

AD_data = pd.read_csv("D:/data/Attribution_test/AD_data.csv")
print(AD_data.head(20))

接下来编写Attribution_Analysis类来进行归因分析：

import pandas as pd
import numpy as np

class Attribution_Analysis:
    def __init__(self, channel, label, user_id):
        self.AD_data = pd.DataFrame(np.array([channel, label, user_id]).T, columns=['channel', 'label', 'user_id'])
        
    #计算RR    
    def _RR_cul(self):
        self.RR=[]
        for chn1, chn2 in self.channel_comb:
            #计算要对比的两个渠道的转化率
            rr_value = float(self.AD_count[(self.AD_count['channel']==chn1)&(self.AD_count['label']==1)]['trans_rate'])/float(self.AD_count[(self.AD_count['channel']==chn2)&(self.AD_count['label']==1)]['trans_rate'])
            self.RR.append(rr_value)
            print("渠道{0}相对于渠道{1}的风险比率RR为:{2}".format(chn1,chn2,self.RR[-1]))
                    
    
    #计算RD
    def _RD_cul(self):
        self.RD = []
        for chn1, chn2 in self.channel_comb:
            rd_value = float(self.AD_count[(self.AD_count['channel']==chn1)&(self.AD_count['label']==1)]['trans_rate'])-float(self.AD_count[(self.AD_count['channel']==chn2)&(self.AD_count['label']==1)]['trans_rate'])
            self.RD.append(rd_value)
            print("渠道{0}相对于渠道{1}的风险差异RD为:{2}".format(chn1,chn2,self.RD[-1]))
    
    #计算OR
    def _OR_cul(self):
        self.OR = []
        for chn1, chn2 in self.channel_comb:
            numerator = float(self.AD_count[(self.AD_count['channel']==chn1)&(self.AD_count['label']==1)]['user_count'])/float(self.AD_count[(self.AD_count['channel']==chn2)&(self.AD_count['label']==1)]['user_count'])
            denominator = float(self.AD_count[(self.AD_count['channel']==chn1)&(self.AD_count['label']==0)]['user_count'])/float(self.AD_count[(self.AD_count['channel']==chn2)&(self.AD_count['label']==0)]['user_count'])
            or_value = numerator/denominator
            self.OR.append(or_value)
            print("渠道{0}相对于渠道{1}的几率OR为:{2}".format(chn1,chn2,self.OR[-1]))
            
    #计算AP
    def _AP_cul(self):
        self.AP = []
        for i in range(len(self.channel_comb)):
            chn1 = self.channel_comb[i][0]
            chn2 = self.channel_comb[i][1]
            ap_value = (self.OR[i]-1)/self.OR[i]
            self.AP.append(ap_value)
            print("渠道{0}相对于渠道{1}的归因分数AP为：{2}".format(chn1,chn2,self.AP[-1]))
    
    #计算PAF
    def _PAF_cul(self):
        self.PAF = []
        for i in range(len(self.channel_comb)):
            chn1 = self.channel_comb[i][0]
            chn2 = self.channel_comb[i][1]
            pop = float(self.AD_count[(self.AD_count['channel']==chn1)&(self.AD_count['label']==1)]['total_count'])/self.AD_count['user_count'].sum()
            paf_value = (pop*(self.OR[i]-1))/(pop*(self.OR[i]-1)+1)
            self.PAF.append(paf_value)
            print("渠道{0}相对于渠道{1}的人口归因分数PAF为：{2}".format(chn1,chn2,self.PAF[-1]))
        
    
    #进行归因分析
    def attribution_analysis(self):
        self.AD_count = self.AD_data.groupby(['channel', 'label']).count().reset_index()
        self.AD_count.rename(columns={'user_id':'user_count'}, inplace = True)
        self.AD_count['total_count'] = self.AD_count.groupby("channel")["user_count"].transform('sum')
        self.AD_count['trans_rate'] = self.AD_count['user_count']/self.AD_count['total_count']
        print("各渠道用户转化和非转化用户量为：n{}n".format(self.AD_count))
        
        
        self.channel = np.unique(self.AD_count['channel'])
        #用于记录渠道对比组合
        self.channel_comb = []
        for chn1 in self.channel:
            for chn2 in self.channel:
                if chn1 != chn2:
                    self.channel_comb.append([chn1, chn2])
        
        self._RR_cul()
        print("n")
        self._RD_cul()
        print("n")
        self._OR_cul()
        print("n")
        self._AP_cul()
        print("n")
        self._PAF_cul()

if __name__ == "__main__":
    AD_data = pd.read_csv("D:/data/Attribution_test/AD_data.csv")
    attribution = Attribution_Analysis(AD_data['channel'], AD_data['label'], AD_data['user_id'])
    attribution.attribution_analysis()

程序运行结果如下：

不考虑计算精度，程序计算结果与上面例子手动计算结果是相等的。

可以看到。若以不暴露组为基准（可以是基础版本或以前版本），渠道A的转化效果明显比不暴露组好，在所有转化用户中，约有60%的用户是因为渠道A的展示发生了转化。若以渠道A为基准，不暴露组的效果比较差，在所有转化用户中，因为不暴露组的展示，转化用户丢失了69%（可以理解为，若都用渠道A进行展示，转化用户还会多69%？）

最后

以上就是笨笨小猫咪为你收集整理的数据分析系列：归因分析原理、案例（附python代码）的全部内容，希望文章能够帮你解决数据分析系列：归因分析原理、案例（附python代码）所遇到的程序开发问题。

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