数据分析方法有哪些

小芸 QA 2022-09-29 23:27:19 阅读(...)

数据分析方法有很多,例如:细分分析、对比分析、漏斗分析、同期群分析等。而细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。细分方法可以分为两类, 一是逐步分析; 二是维度交叉。

数据分析方法有很多,例如:细分分析、对比分析漏斗分析、同期群分析等。

数据分析 data analysis

1.细分分析

细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。细分方法可以分为两类, 一是逐步分析; 二是维度交叉。

细分分析用于解决所有问题。实际上就是把转化过程按照步骤进行细分,流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

2.对比分析

主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较,从数量上展示和说明研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值, 通过相同维度下的指标对比,可以发现,找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括: 时间对比,空间对比,标准对比。

时间对比有三种: 同比,环比,定基比。

3.漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型, 最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用 app 的时间超过 10 分钟。

4.同期群分析

同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要,互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。 通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来分析哪些因素影响用户的留存。

数据分析的流程

1.明确目的,提出问题

2.数据采集:收集原始数据,数据来源可能是丰富多样的。

3.数据处理:对收集到的原始数据进行数据加工。

4.数据转换:通过探索式分析检验假设值的形成方式,在数据之中发现新的特征,对整个数据集有个全面认识。

5.数据分析:数据整理完成后,利用工具进行分析。

6.数据可视化

7.撰写报告

数据分析方法论主要是从宏观角度介绍如何进行数据分析,它就像是一个数据分析的前期规划,搭建一个清晰的数据分析框架。对于具体的业务场景问题,就要靠具体的分析方法来支撑。

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