AI最前线 篇三十一：为了更卷！我用AI分析了如何提升张大妈的原创分

我先手工根据App的数据，手动输入了一个七维向量数据库（哈哈，表面上就是一个xls表如下）

下面就是整个过程：

为了分析原创分与其他参数之间的数学关系，我们可以使用相关性分析（Correlation Analysis）来了解各参数之间的相关性。相关性分析通常使用相关系数（Correlation Coefficient）来衡量两个变量之间的线性关系。

在给定的数据中，我们可以计算原创分与其他参数（阅读量、点赞、收藏、评论、商品点击）的相关性，以确定它们之间是否存在线性关系，以及关系的强度和方向。

以下是数据的相关性分析结果（使用皮尔逊相关系数，范围从 -1 到 1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关）：

1. 阅读量与原创分的相关性：

   • 结果：正相关，但弱相关（皮尔逊相关系数在0.1左右）

2. 点赞与原创分的相关性：

   • 结果：正相关，但弱相关（皮尔逊相关系数在0.1左右）

3. 收藏与原创分的相关性：

   • 结果：正相关，但弱相关（皮尔逊相关系数在0.1左右）

4. 评论与原创分的相关性：

   • 结果：正相关，但弱相关（皮尔逊相关系数在0.1左右）

5. 商品点击与原创分的相关性：

   • 结果：正相关，但弱相关（皮尔逊相关系数在0.1左右）

根据相关性分析的结果，原创分与阅读量、点赞、收藏、评论、商品点击之间存在正相关关系，但这些关系都比较弱。也就是说，原创分增加时，其他参数（阅读量、点赞、收藏、评论、商品点击）可能会略微增加，但这种增加并不强烈。可能需要更多的数据或者使用其他分析方法来进一步探究这些关系。

看来我还是要准备多点数据才行。

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