算法归因分析

A. 什么是归因理论常见的归因维度有哪些如何指导学生对学习结果进行归因

1,归因是人们对他人或自己的行为结果进行分析，推论这些行为原因的过程。其指导原则和基本假设是：寻求理解是行为的基本动因。
2,归因的三个维度:特异性,一致性,和一贯性
3,每次考试结束后，教师应引导学生进行客观归因，尽量将学习上的成功归因于自己的能力和努力，而将学习上的失败归因于内部不稳定因素，即努力不够，只有这样才能使学生产生更高的学习动机，树立下次学习成功的期望，不放弃自己的努力，争取在以后的学习中获得成功，此外，教师要帮助学生建立积极的自我概念。

B. 如何进行股票型基金收益的归因分析

偏股型基金的收益表现可以归因于什么？择股，择时，还是风格？重仓于某个行业板块？这些都是归因分析试图去回答的问题。可以利用统计学手段，根据每天的净值，进行大致测算。
归因分析的第一步是找出基金收益中有多少比例是来源于市场大盘和投资风格。这么说来有点复杂，题主自己去探索吧，现在工作比较忙，我都懒得研究，直接投资流量矿石炒矿了。

C. 归因分析路径图是通过什么实现的

实现对椭圆形带弧度的虚线描边，思路是----两次描边，即在椭圆路径上先进行完整的画笔描边，再进行橡皮擦描边。 1.画出路径 2.用普通画笔对路径进行描边 3.预设正方形画笔，这里不在详细叙述 4.选择橡皮擦工具--窗口--画笔--画笔笔尖形状--调整

D. 什么是归因分析，归因分析如何计算

1、归因理论，在日常的社会交往中，人们为了有效地控制和适应环境，往往对发生于周围环境中的各种社会行为有意识或无意识地做出一定的解释，即认知整体在认知过程中，根据他人某种特定的人格特征或某种行为特点推论出其他未知的特点，以寻求各种特点之间的因果关系。

归因理论由社会心理学家海德于1958年提出：归因是指人们对自己或他人的行为进行分析，推论出这些行为的原因的过程。归因方式影响到以后的行为方式和动机的强弱。

2、归因分析的基本流程：

（1）感知，观察，人必须感知和观察行为。

（2）判断，决定是否是故意的，人必须相信一个行为是故意做的。

(4)算法归因分析扩展阅读：

三度归因理论：

H.凯利提出的三度归因理论，又被称为多线索分析理论，或称共变归因理论，是凯利在吸收了海德的共变原则的基础上提出的。他认为，人们多是在不确定条件下进行归因的。人们从多种事件中积累信息，并且利用“共变原则”来解决不确定性的问题。

凯利认为，人们在试图解释某人的行为时，可能用到三种形式的归因：归因于行为者，归因于客观刺激物，归因于行为者所处情境或关系。

E. 什么是归因请结合具体事例,尝试运用不同归因理论追寻事情的真正原因

我们组织行为学中的内容：
归因
归因：人们对他人或自己的行为进行分析，指出其性质或推论其原因的过程，即把他人或自己的行 为加以解释和推测
理论
1、海德归因理论：认为人的行为是有原因的，这个原因取决于外界环境（运气，机遇，奖惩，任务的难易程度等）或主观条件（个人品质，气质等）
2、维纳归因理论：认为在对他人的行为的原因进行分析时，除了把行为的原因归为情景（即外界）原因和个人因素外，原因的稳定性是第二个重要的原因
3、凯利三度归因理论：认为人的行为复杂，应该根据多种线索做出内部外部原因分析
三度指的是，区别性资料，一贯性资料和一致性资料

F. 归因分析+追因溯源什么意思

摘要 归因分析，指在日常的社会交往中，人们为了有效地控制和适应环境，往往对发生于周围环境中的各种社会行为有意识或无意识地做出一定的解释。

G. 大数据分析领域有哪些分析模型

数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。
1. 降维
在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时，通常会面临“维度灾难”，原因是数据集的维度可以不断增加直至无穷多，但计算机的处理能力和速度却是有限的；另外，数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系，这会直接导致学习模型的健壮性不够，甚至很多时候算法结果会失效。因此，我们需要降低维度数量并降低维度间共线性影响。
数据降维也被成为数据归约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。数据降维的思路有两类：一类是基于特征选择的降维，一类是是基于维度转换的降维。
2. 回归
回归是研究自变量x对因变量y影响的一种数据分析方法。最简单的回归模型是一元线性回归（只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示），可以表示为Y=β0+β1x+ε，其中Y为因变量，x为自变量，β1为影响系数，β0为截距，ε为随机误差。
回归分析按照自变量的个数分为一元回归模型和多元回归模型；按照影响是否线性分为线性回归和非线性回归。
3. 聚类
聚类是数据挖掘和计算中的基本任务，聚类是将大量数据集中具有“相似”特征的数据点划分为统一类别，并最终生成多个类的方法。聚类分析的基本思想是“物以类聚、人以群分”，因此大量的数据集中必然存在相似的数据点，基于这个假设就可以将数据区分出来，并发现每个数据集（分类）的特征。
4. 分类
分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析，从中发现类别规则，以此预测新数据的类别的一类算法。分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
5. 关联
关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则，来找出大量多元数据集中有用的关联规则，它是从大量数据中发现多种数据之间关系的一种方法，另外，它还可以基于时间序列对多种数据间的关系进行挖掘。关联分析的典型案例是“啤酒和尿布”的捆绑销售，即买了尿布的用户还会一起买啤酒。
6. 时间序列
时间序列是用来研究数据随时间变化趋势而变化的一类算法，它是一种常用的回归预测方法。它的原理是事物的连续性，所谓连续性是指客观事物的发展具有合乎规律的连续性，事物发展是按照它本身固有的规律进行的。在一定条件下，只要规律赖以发生作用的条件不产生质的变化，则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。
7. 异常检测
大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下，如果数据工作的目标就是围绕异常值，那么这些异常值会成为数据工作的焦点。
数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，呈现出“异常”的特点，而检测这些数据的方法被称为异常检测。
8. 协同过滤
协同过滤（Collaborative Filtering，CF)）是利用集体智慧的一个典型方法，常被用于分辨特定对象（通常是人）可能感兴趣的项目（项目可能是商品、资讯、书籍、音乐、帖子等），这些感兴趣的内容来源于其他类似人群的兴趣和爱好，然后被作为推荐内容推荐给特定对象。
9. 主题模型
主题模型（Topic Model），是提炼出文字中隐含主题的一种建模方法。在统计学中，主题就是词汇表或特定词语的词语概率分布模型。所谓主题，是文字（文章、话语、句子）所表达的中心思想或核心概念。
10. 路径、漏斗、归因模型
路径分析、漏斗分析、归因分析和热力图分析原本是网站数据分析的常用分析方法，但随着认知计算、机器学习、深度学习等方法的应用，原本很难衡量的线下用户行为正在被识别、分析、关联、打通，使得这些方法也可以应用到线下客户行为和转化分析。

H. 品牌营销的归因分析是什么应该怎么做

首先要知道“归因分析”，说的简单点，就是原因分析，找出影响结果的主要原因进行归纳；
具体说到品牌营销的归因分析，就是要对影响品牌营销效果的原因进行总结分析，只有准确的分析出影响品牌营销效果的要素，才能够更有针对性的设计营销方案。否则，不知道影响营销效果的要素，又如何能够设计出有效果的营销方案呢？
举个简单的不恰当的例子，比如某个品牌产品 的客户群体都不看电视，那么在营销设计中就不应该考虑电视广告。
所以归因分析的目的就是要找出哪些是主要的影响要素，然后根据这些要素进行营销设计

I. 常用的数据分析方法有哪些

常用的列了九种供参考:

一、公式拆解

所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解

可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。