數(shù)據(jù)分析方法有哪些?4種數(shù)據(jù)分析方法不能錯(cuò)過(guò)
隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，可以獲取用戶(hù)的各種行為數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)可以分析用戶(hù)的喜好、產(chǎn)品的好壞等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析更多的是基于業(yè)務(wù)背景來(lái)解讀數(shù)據(jù)，把隱藏的數(shù)據(jù)背后信息提煉和總結(jié)出來(lái)，發(fā)現(xiàn)其中有價(jià)值的內(nèi)容。學(xué)數(shù)據(jù)分析，首先要知道數(shù)據(jù)分析方法有哪些?下面71愛(ài)課網(wǎng)教育培訓(xùn)小編告訴你。
在這個(gè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)是客觀(guān)的，人是主管的。同樣的數(shù)據(jù)不同的人解讀出來(lái)的結(jié)論可能是不一樣的，甚至是完全相反的，但結(jié)論本身沒(méi)有對(duì)錯(cuò)，所以從客觀(guān)的數(shù)據(jù)到主觀(guān)的人，需要有一些科學(xué)的分析方法作為橋梁，幫助數(shù)據(jù)的信息更好、更全面、更快的傳遞。那么數(shù)據(jù)分析方法有哪些?
1、趨勢(shì)分析
當(dāng)數(shù)據(jù)很多，而我們又想從數(shù)據(jù)中更快、更便捷來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的時(shí)候，這個(gè)時(shí)候需要借助圖形的力量，所謂圖形的力量，就是借助EXCEl或者其他畫(huà)圖工具把他畫(huà)出來(lái)。如果把它用圖形畫(huà)出來(lái)，就能發(fā)現(xiàn)一些問(wèn)題。
這就是趨勢(shì)分析，趨勢(shì)分析一般用于核心指標(biāo)的長(zhǎng)期跟蹤，比如：點(diǎn)擊率、GMV、活躍用戶(hù)數(shù)。一般做成簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖，但光制作成數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖還不算分析，必須像上面一樣，數(shù)據(jù)有那些趨勢(shì)上的變化，有沒(méi)有周期性，有沒(méi)有拐點(diǎn)，并分析背后的原因，無(wú)論是內(nèi)部原因還是外部原因。
趨勢(shì)分析最好的產(chǎn)出是比值。有環(huán)比、同比、定基比。比如2017年4月份比3月份GDP增長(zhǎng)了多少，這就是環(huán)比，環(huán)比體現(xiàn)了最近變化的趨勢(shì)，但有季節(jié)性的影響。為了消除季節(jié)性的影響，推出了同比，比如：2017年4月份比2016年的4月份GDP增長(zhǎng)了多少，這就是同比。定基比就更好理解，就是固定某個(gè)基點(diǎn)，比如將2017年1月份的數(shù)據(jù)作為基點(diǎn)，定基比則為2017年5月份的數(shù)據(jù)和2017年1月份的數(shù)據(jù)做對(duì)比。
2、對(duì)比分析
橫向?qū)Ρ龋簷M向?qū)Ρ染褪歉约罕�。最常�?jiàn)的數(shù)據(jù)指標(biāo)就是需要跟目標(biāo)值比，來(lái)回答我們有沒(méi)有完成目標(biāo);跟我們上個(gè)月比，來(lái)回答我們環(huán)北增長(zhǎng)了多少。縱向?qū)Ρ龋汉?jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是跟他人比。我們要跟競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手比，來(lái)回答我們?cè)谑袌?chǎng)中的份額和地位是怎樣的。
很多人可能會(huì)說(shuō)，對(duì)比分析聽(tīng)起來(lái)也很簡(jiǎn)單么。那我舉個(gè)例子，有個(gè)電商的簽到頁(yè)面，昨天它的pv是5000，你聽(tīng)到這樣的數(shù)據(jù)有啥感受?你不會(huì)有任何感受，如果說(shuō)這個(gè)簽到頁(yè)面的平均PV是10000，說(shuō)明昨天出現(xiàn)了重大問(wèn)題，如果說(shuō)簽到頁(yè)面的平均pv是2000，則昨天有個(gè)躍升，數(shù)據(jù)只有對(duì)比，才能產(chǎn)生意義。
常見(jiàn)的對(duì)比應(yīng)用有A/B test，A/B test的關(guān)鍵就是保證兩組中只有一個(gè)單一變量，其他條件保持一致。比如測(cè)試首頁(yè)的改版效果，就需要保證來(lái)源渠道一樣，用戶(hù)質(zhì)量一樣，上線(xiàn)時(shí)間保持相同，這樣測(cè)試出來(lái)的數(shù)據(jù)才有意義。新老版本迭代的時(shí)候，我們一般列出一些指標(biāo)，來(lái)評(píng)估版本迭代的好壞。比如訪(fǎng)問(wèn)頻次、使用時(shí)長(zhǎng)、啟動(dòng)次數(shù)、關(guān)鍵事件達(dá)成率、留存率....
而且我們一般采用對(duì)比方式來(lái)對(duì)比新版本發(fā)布前后新版本用戶(hù)和老版本用戶(hù)各數(shù)據(jù)指標(biāo)前后的差異。經(jīng)常得出的結(jié)論是新版本的數(shù)據(jù)優(yōu)于老版本的數(shù)據(jù)，然而真的是這樣么?通常喜歡升級(jí)新版本的用戶(hù)都是最活躍的用戶(hù)，因?yàn)樗麄儽旧韺?duì)產(chǎn)品的依賴(lài)度強(qiáng)，使用頻度高，升級(jí)的機(jī)率自然就大。如果想做此類(lèi)數(shù)據(jù)分析，最好選擇兩個(gè)版本發(fā)布初期的新用戶(hù)，保證對(duì)比指標(biāo)之外的其他因素盡可能保持一致。
3、象限分析
舉一個(gè)之前實(shí)際工作中用過(guò)的象限分析法的例子。一般p2p產(chǎn)品注冊(cè)用戶(hù)都是有第三方渠道引流的，如果按照流量來(lái)源的質(zhì)量和數(shù)量可以劃分四個(gè)象限，然后選取一個(gè)固定時(shí)間點(diǎn)，比較各個(gè)渠道的流量性?xún)r(jià)比，質(zhì)量可以用留存的總額這個(gè)維度作標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于高質(zhì)量高數(shù)量的渠道繼續(xù)保持，對(duì)于高質(zhì)量低數(shù)量的渠道擴(kuò)大引入數(shù)量，低質(zhì)量低數(shù)量pass，低質(zhì)量高數(shù)量嘗試一下投放的策略和要求，這樣的象限分析可以讓我們?cè)趯?duì)比分析的時(shí)候得到一個(gè)非常直觀(guān)和快捷的結(jié)果。
4、交叉分析
對(duì)比分析既有橫向?qū)Ρ�，又有縱向?qū)Ρ取Ｈ绻认霗M向?qū)Ρ�，又想縱向?qū)Ρ�，就有了交叉分析法。交叉分析法就是�?duì)數(shù)據(jù)從多個(gè)維度進(jìn)行交叉展現(xiàn)，進(jìn)行多角度的結(jié)合分析。交叉分析的主要作用就是從多個(gè)維度細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)最為相關(guān)的維度來(lái)探索數(shù)據(jù)變化的原因。
常見(jiàn)的維度有：
分時(shí)：不同時(shí)間段數(shù)據(jù)是否有變化。
分渠道：不同流量來(lái)源數(shù)據(jù)是否有變化。
分用戶(hù)：新注冊(cè)用戶(hù)和老用戶(hù)相比是否有差異，高等級(jí)用戶(hù)和低等級(jí)用戶(hù)相比是否有差異。
分地區(qū)：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。
交叉分析法是一個(gè)從粗到細(xì)的過(guò)程，也可以叫做細(xì)分分析法。
總結(jié)：趨勢(shì)、對(duì)比、象限、交叉包含了數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的部分。無(wú)論是數(shù)據(jù)核實(shí)、還是數(shù)據(jù)分析，找趨勢(shì)、做對(duì)比、劃象限、做細(xì)分，數(shù)據(jù)才能起到應(yīng)有的作用。
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