Tener en cuenta las 4 posibilidades:
- Que A cause B.
- Que B cause A.
- Que existe un 3er fenómeno.
- Pura causalidad.
Diagnostico
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Análisis exploratorio
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Errores de análisis: correlaciones espurias
Datos relevantes por cada tipo de acción.
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Errores de análisis: correlaciones espurias
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Correlación no implica causalidad!
Yo la pregunta que haría para el proyecto seria ¿Qué tipo de visitantes son los que convierten?. Quizás un tipo de visitante que viene de un canal especifico si afecta a la tasa de conversiones.
En estadística, una relacion espuria es una relacion matemática en la cual 2 acontecimientos no tiene conexión lógica, aunque se puede implicar que la tiene debido a un tercer factor no considerado aun.
Correlaciones espurias, una variable no tiene que tener relación directa con otra
Correlación no implica causalidad.
Una posible explicación de la gráfica visitantes vs leads puede ser que en ese mes de octubre hubo algún lanzamiento de producto o una novedad de la compañía que llamó la atención del público y como resultado hizo que la gente fuera al sitio web y realizara la conversión para convertirse en un lead.
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