1.2.3 AI辅助因果分析案例

以下是某企业的一个实际案例，该企业希望评估其新的营销活动对销售的影响。通过交互式因果分析，完整的互动过程如下。

1.提出因果假设

在与AI互动的过程中，输入企业的具体案例背景，共同提出潜在的因果假设。AI提供相关数据和趋势，以帮助数据分析师在基础假设上建立更复杂的假设。数据分析师可以在交互中调整假设，以确保假设清晰且有针对性。

例如，数据分析师提出以下可能的因果假设。

❑ 假设1：新的营销活动提高了用户的购买意愿，从而导致销售额增加。

❑ 假设2：新的营销活动导致了用户的注意力转移，从而导致销售额减少。

❑ 假设3：新的营销活动与其他因素（如季节性因素）共同影响了销售额。

2.收集数据

与AI一起讨论所需数据的类型、来源和时间范围。AI可以针对哪些数据对验证或反驳特定因果假设最为重要给出建议。根据交互的建议，确定数据收集计划和方法，以确保数据的质量。然后设置数据收集任务并开始数据采集。

例如，数据分析师收集了该平台在新营销活动前后的数据，包括销售额、用户数量、商品销量等。这些指标使销售目标更加具体、分析目标更加明确。

❑ 销售额：销售额是衡量营销活动效果的重要指标。

❑ 用户数量：用户数量可以反映营销活动的覆盖范围。

❑ 商品销量：商品销量可以反映营销活动的转化率。

3.分析数据

与AI一起讨论选择何种因果分析方法，如回归分析、A/B测试、调研问卷等。通过交互让AI提供分析方法的细节和步骤，以帮助数据分析师更好地理解如何应用这些方法。与AI共同分析数据，互动式地探索结果，发现隐藏的因果关系。

例如，数据分析师可以使用以下三种方式完成因果分析过程：

❑ 数据分析师使用A/B测试方法验证假设1。在A组中，用户参与了新的营销活动，而在B组中，用户没有参与新的营销活动。分析发现，A组的销售额明显高于B组的销售额。

❑ 数据分析师使用调研问卷方法验证假设2。分析发现，在新的营销活动期间，用户的注意力并没有转移。

❑ 数据分析师使用多元回归分析方法验证假设3。分析发现，季节性因素对销售额的影响很小。

4.评估结果

与AI共同讨论分析结果，包括可信度评估和可能存在的不确定性。通过AI，数据分析师可以更好地解释结果，确保它们与提出的因果假设一致。通过与AI系统进行互动，讨论结果对企业决策的潜在影响，例如，如何改进营销策略等。

例如，通过上述分析过程，数据分析师可以总结出以下结论并与AI共同探讨：

❑ 新的营销活动对销售额有显著的正向影响。这项活动提高了用户的购买意愿，从而导致销售额增加。

❑ 在结果解释阶段，与AI互动以获得更详细的解释和洞察，帮助企业更好地理解因果分析的结果。

❑ 使用交互式工具来探索数据、可视化趋势和模式，以帮助识别新的因果假设。

❑ 与AI合作验证新假设，以了解它们是否与业务情况相关。