如何更好的理解假设法的概念-如何更好的理解假设法
假定法是一种经常使用的学习方法,它可以帮助我们更好地理解概念和解决问题。为了更好的理解假定法,我们可以从以下几个方面入手:
1、 了解假定法的基本原理:首先需要明确甚么是假定法,和其基本的运作原理。
2、 学习假定法的利用场景:掌握不同利用场景下的假定法利用方法,以便于在实际问题中灵活应用。
3、 进行实践练习:通过实际操作,不断熟习和掌握假定法的技能,以提高解决复杂问题的能力。
4、 求助专业人士:如果遇到没法解决的问题,可以寻求专业人士的帮助,以便取得更专业的指点。
通过学习和实践,我们可以更好地理解假定法,并将其利用于实际问题中,从而有效地提升自己的能力。
六年级假设法解题思路和步骤
六年级假设法解题思路和步骤可以从以下六个方面来写:
1、理解题目背景:首先,需要仔细阅读题目,理解题目所描述的问题和情境,明确题目要求我们解决什么问题。
2、提出假设:根据题目所给的信息,提出可能的假设。假设可以是关于未知数的值,也可以是关于某个条件或结论的合理性。
3、建立数学模型:根据提出的假设,建立相应的数学模型。这可能涉及到已有的数学公式或定理,或者是根据题目信息推导出的新公式。
4、验证假设:通过计算、推理或实验等方式,对提出的假设进行验证。如果假设与实际情况相符,则问题解决;如果假设与实际情况不符,则需要重新提出假设。
5、得出结论:根据验证结果,得出结论。如果假设成立,则解决问题;如果假设不成立,则需要进一步探索其他可能的解决方案。
6、总结反思:在解决问题后,需要对整个解题过程进行总结和反思。这包括对所用知识和方法的梳理,对解题过程中出现的问题和错误的总结,以及对解题策略的优化等。
假设法的技巧:
1、确定问题:在开始使用假设法之前,首先要明确问题的内容和目标。确保自己了解问题的本质和所需的结果。
2、提出假设:根据问题的内容,提出一个或多个假设,这些假设可以是解决问题的方案或对问题的解释。
3、验证假设:根据提出的假设,收集相关信息并验证它们是否与已知的事实相符。如果假设与事实不符,则需要进行调整。
4、得出结论:如果假设与事实相符,则可以得出结论并解决问题。如果假设与事实不符,则需要重新提出假设或考虑其他解决方案。
5、持续改进:在使用假设法的过程中,需要不断验证和调整假设,直到找到最佳解决方案为止。同时,也需要不断学习和改进自己的技能,以提高解决问题的效率和质量。
作者 | 诸葛君
来源 | 诸葛io数据教练
什么是假设分析法?
在解释假设分析法之前,我们来做一道小学6年级的数学题:
“小明和妈妈买了10本书,正好花了100块钱,书的单价有8块钱和13块钱2种,那么8块钱的书和13块钱的书各买了几本?
解题思路:
首先,假设这10本书都是8块钱买的,那么10本书一共是80块钱,那还多出来20块钱,是算错账了么?不是,显然多出来那20是13块钱1本的书多出来的。
13块钱的书比8块钱的书每本多了5块钱,20块钱可以买4本,那么可以得出结论了,13块钱的书有4本,那么8块钱的书有几本呢?
对了,6本,真棒,奖励你1朵小红花。
这道6年级的数学题里就用到了假设法,假设所有书都是8块钱,那么在数据分析中,什么是假设法呢?简单理解,假设法是在已知结果数据,在影响结果的多个变量中假设一个定量,对过程反向推导的数据分析方法。
嗯,这么说其实一点都不简单。
假设法在运营分析中怎么用?
假设法在运营分析中最常见的有2种场景:
1.已知结果找原因,做过程变量假设;
2.结果导向做计划,做结果数据假设。
假设法的真正用途是针对未知因素提出假设,在数据推导中验证假设的真伪。
场景一:已知结果找原因,做过程变量假设
例如:某内容社区在11月份的发帖数相比10月份下降了20%,针对这个结果,该如何分析原因?
面对这样一个无厘头的问题,该怎么分析呢?结果数据是发帖数下降了20%,那么影响发帖数的有哪些因素呢?
我们可以将发帖数量按照用户分层进行拆分,例如老用户发帖数量和新用户发帖数量,也可以按照具体发帖篇数进行拆分,例如发帖5篇以上的用户,发帖3-5篇的用户,发帖1-3篇的用户,拆分后将11月与10月份相同维度的数据进行对比,找出变量。
例如经过拆解后发现,发帖1-3篇的用户相比10月份减少了40%,其他篇数的用户量还高于10月份,那么问题就出在了发帖1-3篇的用户身上。
那么发帖1-3篇的用户为什么减少了呢?我们可以提出2个假设:
假设10月份发帖1-3篇的用户成长为更加活跃的用户了,造成发帖3-5篇的用户增加,1-3篇的用户减少;
假设10月份发帖1-3篇的用户流失率比较高,同时11月份新用户转化少,导致这一群组用户数量变少。
那么针对这2个假设,需要对10月份发帖1-3篇的用户与11月份发帖3-5篇及5篇以上的用户进行追踪分析,同时分析11月份新增用户与10月份新增用户在留存和活跃上的对比。
场景二:已知目标找过程,做结果假设
例如:12月份的销售KPI为1000万,环比11月份上升20%,该如何做一份销售方案?
这是在做工作计划时最常见的需求,以12月份需要达成1000万的销售KPI为例,拆分销售KPI的相关影响因素,同样有2个拆解维度:
1.从商品角度做拆分
要达成1000万的销售额,有多种假设方式,例如假设现有商品销售额与11月相同,新品销售额达到200万,那么为了实现这个结果假设,去做能够支持200万销售额的的过程方案,例如在推广渠道预算上、仓储物流上、人力配置上等方面做计划;还可以针对几款产品提出销售额增长的假设;
2.从人群角度做拆分
要达成1000万的销售额,一方面挖掘老客户的购买力,另一方面增加新客户的来源渠道,假设老用户复购销售500万,那么针对老用户设计营销活动。
总结:假设分析法是在现实应用中常用的数据分析思路之一,数据分析的过程是不断的提出假设、验证假设的过程,通常我们遇到的不知道如何下手的数据分析,可以通过假设法来破局。
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