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        數(shù)據(jù)分析的方法有哪些?常見的這4種可以看看

        時間:2020-06-28來源:lk瀏覽數(shù):252

        數(shù)據(jù)分析更多地基于業(yè)務背景來解釋數(shù)據(jù),提取和匯總數(shù)據(jù)背后的隱藏信息以及查找有價值的內(nèi)容。由于數(shù)據(jù)在此過程中是客觀的,因此由人來負責。由具有相同數(shù)據(jù)的不同人解釋的結(jié)論可能不同,甚至完全相反,但是結(jié)論本身并沒有錯,因此,從客觀數(shù)據(jù)到主觀的人,我們需要一些科學的分析方法作為橋梁,以幫助數(shù)據(jù)信息更好,更全面,更快地去傳遞。

        常見的數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

        1.趨勢分析

        當有大量數(shù)據(jù)時,我們希望更快,更方便地從數(shù)據(jù)中查找數(shù)據(jù)信息,這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。

        趨勢分析通常用于長期跟蹤核心指標,例如點擊率,GMV和活躍用戶數(shù)。通常,只制作一個簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖,但并不是分析數(shù)據(jù)趨勢圖。它必須像上面一樣。數(shù)據(jù)具有那些趨勢變化,無論是周期性的,是否存在拐點以及分析背后的原因,還是內(nèi)部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率,有環(huán)比,同比和固定基數(shù)比。例如,2017年4月的GDP比3月增加了多少,這是環(huán)比關系,該環(huán)比關系反映了近期趨勢的變化,但具有季節(jié)性影響。為了消除季節(jié)性因素的影響,引入了同比數(shù)據(jù),例如:2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少,這是同比數(shù)據(jù)。更好地理解固定基準比率,即固定某個基準點,例如,以2017年1月的數(shù)據(jù)為基準點,固定基準比率是2017年5月數(shù)據(jù)與該數(shù)據(jù)2017年1月之間的比較。

        2.對比分析

        水平對比度:水平對比度是與自己進行比較。最常見的數(shù)據(jù)指標是需要與目標值進行比較,以了解我們是否已完成目標;與上個月相比,要了解我們環(huán)比的增長情況。

        縱向?qū)Ρ龋汉唵蝸碚f,就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。

        許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數(shù)據(jù)?您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000,則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000,則昨天有一個跳躍。數(shù)據(jù)只能通過比較才有意義。

        3.象限分析

        根據(jù)不同的數(shù)據(jù),每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分,則可以將其劃分為兩個維度和四個象限,每個人都有自己的象限。一般來說,智商保證一個人的下限,情商提高一個人的上限。

        說一個象限分析方法的例子,在實際工作中使用過:通常,p2p產(chǎn)品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據(jù)流量來源的質(zhì)量和數(shù)量劃分四個象限,然后選擇一個固定的時間點,比較每個渠道的流量成本效果,則該質(zhì)量可以用作保留的總金額的維度為標準。對于高質(zhì)量和高數(shù)量的通道,繼續(xù)增加引入高質(zhì)量和低數(shù)量的通道,低質(zhì)量和低數(shù)量的通過,低質(zhì)量和高數(shù)量的嘗試策略和要求,例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結(jié)果。

        4.交叉分析

        比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向,則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數(shù)據(jù),并從多個角度執(zhí)行組合分析。

        分析應用程序數(shù)據(jù)時,通常分為iOS和Android。

        交叉分析的主要功能是從多個維度細分數(shù)據(jù)并找到最相關的維度,以探究數(shù)據(jù)更改的原因。

        數(shù)據(jù)分析常見維度有:

        分時:數(shù)據(jù)在不同時間段是否有變化。

        子通道:不同流量來源的數(shù)據(jù)是否發(fā)生變化。

        子用戶:新注冊用戶和舊用戶之間是否存在差異,高級用戶和低級用戶之間是否存在差異。

        按區(qū)域:不同區(qū)域中的數(shù)據(jù)是否有變化。

        交叉分析方法是從粗糙到精細的過程,也可以稱為細分分析方法。

        總結(jié)一下:

        趨勢分析,對比分析,象限分析和交叉分析包含數(shù)據(jù)分析的最基本部分。無論是數(shù)據(jù)驗證還是數(shù)據(jù)分析,尋找趨勢,作比較,劃象限和細分,數(shù)據(jù)才可以發(fā)揮應有的作用。

        以上是由億信華辰小編介紹的常用數(shù)據(jù)分析方法的詳細內(nèi)容。如果轉(zhuǎn)載請注明來處!

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