什么是影响因素？1、家庭背景。一个人的成长环境对他的性格有很大的影响，比如父母的教育方式，家庭氛围等等。这些都会影响孩子的性格。所以，如果果你的孩子从小就生活在一个充满爱的家庭，那么他的性格一定是温柔善良的。相反，如果你的孩子从小生活在一个充满暴力的家庭，那么他的性格必然是阴暗的。所以父母在教育孩子的时候，一定要注意自己的言行举止，不要让孩子成为你的负面影响。
一：什么是影响因素试验,其包含什么内容及其目的
涂菌后15min才能贴药敏纸片。由于涂菌后，细菌要有一段时间的适应过程，但是时间不能过长，否则会使细菌产生耐药。贴药敏纸片时，每取一种药敏纸片必须烧一下镊子口，避免药敏纸片之间相互混淆，以提高药敏的准确性。药物杀灭细菌存在一定的量比，药敏试验培养基上细菌层越厚抑菌圈就越小，反之抑菌圈就越大。二：什么是影响因素实验
稳定性试验的基本要求是：(1)稳定性试验包括影响因素试验、加速试验与长期试验。影响因素试验用1批原料药进行。加速试验与长期试验要求用3批供试品进行。(2)原料药供试品应是一定规模生产的，供试品量相当于制剂稳定性实验所要求的批量，原料药合成工艺路线、方法、步骤应与大生产一致。药物制剂的供试品应是放大试验的产品其处方与生产工艺应与大生产一致。药物制剂如片剂、胶囊剂，每批放大试验的规模，片剂至少应为10000片，胶囊剂至少为10000粒。大体积包装的制剂如静脉输液等，每批放大规模的数量至少应为各项试验所需总量的10倍。特殊品种、特殊剂型所需数量，根据情况另定
(3)供试品的质量标准应与临床前研究及临床试验和规模生产所使用的供试品质量标准一致。
(4)加速试验与长期试验所用供试品的包装应与上市产品一致。
(5)研究药物稳定性，要采用专属性强、准确、精密、灵敏的药物分析方法与有关物质(含降解产物及其他变化所生成的产物)的检查方法，并对方法进行验证，以保证药物稳定性试验结果的可靠性。在稳定性试验中，
应重视降解产物的检查。（6）由于放大试验比规模生产的数量要小，故申报者应承诺在获得批准后，从放大试验转入规模生产时，对最初通过生产验证的三批规模生产的产品仍需进行加速试验与长期稳定性试验。宝元通药品稳定性试验箱
三：什么是影响因素的研究
要具体看数据类型，如果Y（因变量）为定类数据，可用Logistic回归分析，如果自变量中有定类数据可设置成哑变量，再放入分析。
如果Y为定量数据，可用多元回归分析，自变量中的定类数据可设置成哑变量。
可结合SPSSAU的，选择适合的分析方法。
四：什么是影响因素分析
产品经理需要掌握一定数据分析能力，这里持续总结日常工作中用到的数据分析方法，本篇先简单聊一下数据指标的应用。
无论是对于什么样的产品，我认为下面的这几种指标都会在产品工作频繁用到，接下来简单讲一下我对这几种指标的理解：
（1）新增数据：新增设备数、新增注册数、注册转化率
通过观察这几个数据，主要用于两个用途：
其一，初步评判各渠道流量质量，匹配度，成本。目前市面上App流量的主要
- 手机厂商自家应用商店（华米ov等应用商店）
- 第三方应用商店（应用宝，360应用商店）
- 信息流广告投放（抖音，快手，头条等）
- 品牌，裂变，自然流量，口碑传播等
通过对比各类渠道的新增设备数，新增注册数。可以了解到目前流量
举个例子，如果华为商店新增设备数和小米商店新增设备数是2:1，但是他俩的新增注册数比例是1:2，那他们两个渠道对比，很明显小米渠道的用户更愿意注册，更愿意使用产品，那在两家投放价格一样的情况下，市场应该加大对小米渠道的投放力度。这样才能将整体用户成本降低。
因此，通过对不同渠道的新增数据横向比较，可以指导市场部门去对比成本，优化渠道投放计划。
其二，初步评判新用户流程是否合理，顺畅，产品价值是否被用户感知。一个新用户刚使用产品时，初来乍到，对产品功能是第一次体验。是否愿意注册，在产品上，留下自己的手机号码信息，取决于在使用过程中，流程是否自然，引导是否明显。
对产品部门来说，如果新用户的注册转化率过低，说明在新用户的使用流程上存在优化空间，应该尽量去将登录前的流程优化，提升注册转化率。除此之外，还可以根据此数据去拆分成更多数据。比如：通过已有的信息，对比不同画像间用户的注册转化率差异。比如男生和女生的注册转化率是否存在差异，一线用户和三四五线用户注册转化率是否有差异。单对此项数据做交叉分析，能得到很多有趣的结论
（2）行为漏斗数据：首页→详情页转化率，ctr，cvr，详情页到成交转化率
用户在使用产品核心功能时，往往会分为多步完成。每一步都会有一些用户在当前页面流失或跳到非核心页面，造成分流。如果将所有的用户行为数据整合在一起，就会形成以数据呈现的用户关键行为的漏斗。
这里以电商类产品的核心漏斗为例：
用户想随便看看商品：用户浏览首页信息流
↓
突然有了明确的目标：去搜索目标关键词
↓
浏览商品：在搜索结果页滑动浏览商品
↓
相中某一款商品，想具体了解该商品参数：点击进入该商品详情页
↓
产生购买意愿：点击加入购物车
↓
确认结账：下订单并付款
在整个用户的行为漏斗中，会涉及到首页到搜索页转化率，搜索页到搜索结果转换，搜索结果到详情页转化率，详情页到订单转化率，订单到付款转化率等等。
环环相扣，页面流量越来越少，用户使用越来越深入。形成一个完整的行为漏斗。每一步都有转化，有流失。通过分析各个页面的流失，就能去做相应的优化。
比如搜索结果到详情页转化率很低，可能说明搜索结果不准确，并未满足用户真实需求。因此导致用户只看搜索结果，但没有想点进去的意愿。
产品的行为漏斗数据，一定程度上说明了用户对产品的使用深度，漏斗转化率越高，说明用户使用越深入，使用过程越流畅。
（3）留存数据：活跃留存与关键行为留存
留存率，往往用来衡量产品的核心价值。并且总会和新增关联在一起去衡量整体流量池的存量。如果留存率很高，即使新增率很低，依然能维持很大的存量用户群。反之，留存率低，新增率高。那长期看，很难保持持续的存量用户群。
活跃留存分次日，三日，七日，月的单位。具体以哪个为主，取决于绝大部分用户的生命周期，如果本身产品是个高频刚需行为，那么短周期留存会很高，因此适宜观测长期留存，去衡量产品质量，及用户体验。
如红极一时的脸萌，在短时间内汇集了大量的用户，如果只看次日留存，那在那段时间的次日留存，应该会处于很高水平。如果将时间拉长，观察次周留存，也许就能看出一些问题。产品提供的价值可持续性越强，往往用户粘性越高，长期留存就会越高。因为培养了用户习惯，用户也会乐于去长期保持习惯。
另外一种是关键行为留存。如果拿活跃留存率、注册留存率、或有更深入行为用户的留存率做比较，我们会发现，往往用户行为越深入，越接近核心功能，留存会越高。从用户角度叙述即，用户越深入使用产品，就越能感受到产品价值，就越大概率第二天甚至第二周回来继续用它。
因此，如果我们想确定哪种行为，哪种用户是我们想持续拓展的用户群，不妨将他们的画像和留存率做个交叉，即能发现什么样的用户他们的留存率更高，我们将其他用户尽可能转化成这样的用户，就能明显提高留存率了。
影响指标变化的因素作为产品经理，需要每天持续观察数据指标，以此做出正确决策或思考优化方向。如果某一天数据突然发生异常波动，那就需要立刻确定波动原因，从而去解决问题，使数据回归正常。经过这么长时间和数据打交道，总结了以下几点：
（1）渠道调整
各渠道的投放分配，流量占比一旦发生调整，便有可能影响整体的数据指标。高质量渠道缩量，低质量渠道扩量，都会拉低整体数据指标。因此在
另一方面，如果有品牌投放或广告投放，要注意投放的素材发生变化，会带来新增用户群的画像变化。也会影响到用户质量与匹配度，从而影响到整体数据指标
（2）用户画像变化
不同用户画像在产品上表现的行为特性不同，因此要善于拆分用户画像或交叉用户画像去对比数据。比如寒暑假，往往会带来学生流量的增加。学生流量的特点和上班族的特点一定存在某些差异，那么从数据指标上看，每当寒暑假的时候，数据指标都会发生一些趋势变化。因此需要提前了解不同画像的行为特性，并且在关键时间点，监控不同用户群的占比变化。
（3）功能变化
每一次迭代发版，很容易造成数据指标的波动。因为存在新老版交替，用户行为数据的迁移和重叠。另一方面。功能改动越大，影响面就越大，有可能产生连带效应。即更改的虽然是这个页面，但实际会影响到多个页面。
比如：我虽然更改了列表的排序策略，但通过数据，会发现，除了列表CTR发生了变化，列表的下一级页面转化率也会变化。这是因为，当列表的结果因排序变得不精准，那进入下一级页面依然会受此影响，变得不精准，从而造成持续的流失。从用户角度解释，即用户的决策会受到持续影响。
今天先聊到这儿，有时虽然会被数据波动虐的不行，但当经过各种原因排查，最终确定问题根源时，那种串联逻辑后形成的完整分析思路，是我最大的收获。希望你也有此收获~
#专栏作家#王伟华，
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五：什么是影响因素构建
影响因素是一些外在条件会加速或阻止一件事发生，但不是必要条件。比如，种子，是产生原因；而天气土壤水肥料等则是影响因素。产生原因是直接的诱因，根源，没有这东西就不会产生那东西，是必要条件；影响因素是一些外在条件会加速或阻止一件事发生，但不是必要条件。比如，种子，是产生原因；而天气土壤水肥料等则是影响因素。1、单因子分析：某因素不同x值对应的y值分布；优点：实现方式简单；缺点：量少，且分布不均时，准确性低；因素多时，效率低。
2、比较分析：不同y值对应的不同因素的x的平均值；优点：实现方式简单，因素多时，效率高。缺点：量少，且分布不均时，准确性低。
3、相关性分析优点：比较科学；缺点：成线性相关时，才有明显的相关性。