lixiaopeng666: 能分享一下原始数据吗

普通网友: 关联分析方法，多用于分析单个因素对于目标事件（在本案例中，即用户申请贷款的意愿）的影响，但是这种分析手段存在局限。 如果不将全部因素对结果的影响都进行分析，那么我们就会陷入一个因果陷阱：只能判断A对B的影响力，但无法确定影响B的主要因素是否为A。并且事件的影响因素往往不是单个因素，而是多个因素的组合，我们只有穷举全部的A，才可以客观地判断导致B的原因是什么。通过文中这种传统的关联分析方式，每增加对一个因素的分析，工作量和计算时间就会随之增加。如果有一种数据分析系统，输入数据后，可以自动输出全部A对B影响的情况，并且给出量化指标，就可以大幅提升数据分析的效率，且得到的结论更加准确。“关河因果分析系统”就可以满足上述功能，https://yinguo.grandhoo.com支持申请试用。 关河因果支持大数据下的关联规则自动发现、增量数据规则发现与应用。可从数据中自动发现行为特征与属性特征融合的实体规则，实现对实体间隐含关系、异常关系等深度挖掘，帮助用户高效、灵活、智能地从数据中推测出事件因果提升业务决策的准确性，充分发挥数据价值。

啵唧西西喔。: 大佬厉害呀

吃豆人啊: 高ANR 有什么解决方案吗