抱歉，如果这不是问的正确地方 - 我不确定这是否最适合统计或数据科学。

我正在使用分析来帮助营销人员识别与成功转化相对应的用户属性（例如某人购买产品、注册时事通讯或订阅服务）。属性可以是他们来自哪个站点（推荐人）、他们的位置、时间/星期几、设备类型、浏览器等。

我想说的是（虽然我不确定这是否可能）是将转化率的差异隔离到一个单独的属性，比如“11% 的 Facebook 用户转化了，而只有 3% 的非 Facebook 用户转化了” converted”，这意味着属性“referrer”和属性“Facebook”的级别负责推动转化。

鉴于我可能有 100 个准独立变量，是否甚至可以将影响隔离到一个变量和该变量的一个水平？与更有可能推动差异的它们的组合相反？如果是这样，我使用什么技术或概念范式来确定哪个变量水平对我的因变量（转化率）的最大提升负责？