相关分析法帮你快速找准问题的切入点

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之前给大家分享了拆解分析法，运用公式、流程拆解的方式，将复杂的问题简单化，从而帮我们找到解决问题的切入点。比如说你想要提升销售额，可以通过提升客单价、提升渠道投入或者订单量来实现。

但是找到这些切入点有时并不能让我们直接的解决问题，在这些切入点背后还有更多的小切入点，比如说提升渠道投入，但是一个公司可能有很多推广渠道，我们应该提高哪个呢？

这个时候，到底应该从哪里着手提升销售额呢？我们需要一个分析方法帮我们在多个影响因素中间，快速锁定关键因素，这就是相关分析法。

相关分析就是找到两个及以上变量中间，到底有什么相关关系。比如说A因素变化之后，B因素是怎么跟着变的？它可以帮助我们锁定问题的影响因素，从而快速判断工作任务的优先级。

相关分析如何使用呢？利用相关分析解决问题有以下三个关键的步骤：

第一步，确定因变量和自变量。

第二步，分析因变量和自变量之间的相关关系。

第三步，锁定关键影响因素，制定解决方案。

接下来我们来看个例子，一步一步的使用三步进行相关分析。

对于抖音来说，用户是否点赞一个视频和很多因素相关，比如文字标题字号、高颜值主播、感官刺激、罐头笑声和新闻热点话题等视频特点。下面是对“用户点赞”和“视频特点”的相关分析结果。

第一步，确定因变量和自变量。自变量是我们可以控制的变量，因变量是无法控制的变量，但它会随着自变量的变化而变化。

在这里文字大小、感官刺激和热点话题等视频特点我们可以控制，而用户是否点赞是我们无法控制的。所以这里视频特点是自变量，用户点赞是因变量。

为了更精准的为用户推送视频，抖音收集了“用户点赞”和“视频特点”的数据。

第二步就是进行相关分析，这里使用Excel计算相关系数R的过程咱们不细讲，有兴趣的小伙伴可以细聊。咱们直接给出分析结果如下表:

那么些这数据代表了什么呢？

首先，相关系数的正负代表了变量之间是正相关还是负相关。比如高颜值主播是正相关，也就是说主播颜值越高，用户点赞可能就越大。

同样的，罐头笑声就是负相关，说明罐头笑声越多，用户越不会点赞。

其次，除了相关系数的正负，我们还要关注它的绝对值大小，绝对值越大，相关性越强。但是数值是多少才算相关，并没有统一规定，一般经验如下:

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