請確保兩個要素之間沒有線性相關。那將是刪除功能的好用例。無論杭州香油包裝設計公司是否對解釋系數(shù)感興趣，都可以肯定一件事：您需要從內(nèi)部專家那里收集見識。盡管有普遍的看法，但是傾向建模并不能減少對業(yè)務和營銷專業(yè)知識的需求。因此，請聚集一個充滿領域?qū)＜业臅h室：電子郵件營銷人員，轉(zhuǎn)換優(yōu)化人員，數(shù)據(jù)科學家，財務專家，CRM專家…… -具有相關業(yè)務敏銳度的任何人。

杭州香油包裝設計公司有許多數(shù)學方法來決定選擇哪些功能，但是它們不能代替人類的知識和經(jīng)驗。無論您對準確性有多自信，都可以進行實驗。可能是您尚未考慮的因素。或者，例如，該模型可能會意外地針對數(shù)量（例如，會話到潛在客戶的轉(zhuǎn)化率）進行優(yōu)化，而不考慮對質(zhì)量的影響（例如，潛在客戶到客戶的轉(zhuǎn)化率，保留率等），使用實驗來驗證傾向模型至關重要。它使您高枕無憂。

同樣，傾向建模是優(yōu)化器可以使用的工具，而不是替代工具，無法全面理解實驗和優(yōu)化。充分利用開放回歸的優(yōu)勢 —深入了解并確保所看到的數(shù)據(jù)在運行之前是有意義的。我知道我知道。杭州香油包裝設計公司不需要再進行有關因果關系不是因果關系的講座。但是，通過傾向模型，很容易看到因果關系不存在的地方。

在回歸模型中，您不能假定要素與嘗試預測的變量具有因果關系。可以輕松查看模型，例如，可以看到在試用期間下載X應用程序可以很好地表明潛在客戶將轉(zhuǎn)化為客戶。但是，絕對沒有證據(jù)表明在試用期間增加更多的應用下載量將使任何人更有可能轉(zhuǎn)化為客戶。

另一個重要的警告詞：不要用傾向得分代替您的（非常有價值的）優(yōu)化知識。傾向建模與其他工具一樣，不會告訴您如何進行優(yōu)化。當您打開杭州香油包裝設計公司或啟動Adobe Analytics儀表板時，洞察力不會落到屏幕上，也不會落到您的腿上。您可以使用自己的經(jīng)驗，知識和直覺來挖掘這些見解。例如，您可能知道，由于您的傾向模型，客戶很可能流失。但是，您花費在防止客戶流失上的價值是否高于該客戶的生命周期價值？您的模型無法回答這個問題，它不能代替批判性思維。