數(shù)據(jù)分析方法有哪些?4種數(shù)據(jù)分析方法不能錯過
隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，可以獲取用戶的各種行為數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)可以分析用戶的喜好、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，發(fā)現(xiàn)其中有價值的內(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愛課網(wǎng)教育培訓(xùn)小編告訴你。
在這個過程中，數(shù)據(jù)是客觀的，人是主管的。同樣的數(shù)據(jù)不同的人解讀出來的結(jié)論可能是不一樣的，甚至是完全相反的，但結(jié)論本身沒有對錯，所以從客觀的數(shù)據(jù)到主觀的人，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、趨勢分析
當數(shù)據(jù)很多，而我們又想從數(shù)據(jù)中更快、更便捷來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的時候，這個時候需要借助圖形的力量，所謂圖形的力量，就是借助EXCEl或者其他畫圖工具把他畫出來。如果把它用圖形畫出來，就能發(fā)現(xiàn)一些問題。
這就是趨勢分析，趨勢分析一般用于核心指標的長期跟蹤，比如：點擊率、GMV、活躍用戶數(shù)。一般做成簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，但光制作成數(shù)據(jù)趨勢圖還不算分析，必須像上面一樣，數(shù)據(jù)有那些趨勢上的變化，有沒有周期性，有沒有拐點，并分析背后的原因，無論是內(nèi)部原因還是外部原因。
趨勢分析最好的產(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增長了多少，這就是環(huán)比，環(huán)比體現(xiàn)了最近變化的趨勢，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增長了多少，這就是同比。定基比就更好理解，就是固定某個基點，比如將2017年1月份的數(shù)據(jù)作為基點，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)做對比。
2、對比分析
橫向?qū)Ρ龋簷M向?qū)Ρ染褪歉约罕�。最常見的�?shù)據(jù)指標就是需要跟目標值比，來回答我們有沒有完成目標;跟我們上個月比，來回答我們環(huán)北增長了多少�？v向?qū)Ρ龋汉唵蝸碚f就是跟他人比。我們要跟競爭對手比，來回答我們在市場中的份額和地位是怎樣的。
很多人可能會說，對比分析聽起來也很簡單么。那我舉個例子，有個電商的簽到頁面，昨天它的pv是5000，你聽到這樣的數(shù)據(jù)有啥感受?你不會有任何感受，如果說這個簽到頁面的平均PV是10000，說明昨天出現(xiàn)了重大問題，如果說簽到頁面的平均pv是2000，則昨天有個躍升，數(shù)據(jù)只有對比，才能產(chǎn)生意義。
常見的對比應(yīng)用有A/B test，A/B test的關(guān)鍵就是保證兩組中只有一個單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁的改版效果，就需要保證來源渠道一樣，用戶質(zhì)量一樣，上線時間保持相同，這樣測試出來的數(shù)據(jù)才有意義。新老版本迭代的時候，我們一般列出一些指標，來評估版本迭代的好壞。比如訪問頻次、使用時長、啟動次數(shù)、關(guān)鍵事件達成率、留存率....
而且我們一般采用對比方式來對比新版本發(fā)布前后新版本用戶和老版本用戶各數(shù)據(jù)指標前后的差異。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?通常喜歡升級新版本的用戶都是最活躍的用戶，因為他們本身對產(chǎn)品的依賴度強，使用頻度高，升級的機率自然就大。如果想做此類數(shù)據(jù)分析，最好選擇兩個版本發(fā)布初期的新用戶，保證對比指標之外的其他因素盡可能保持一致。
3、象限分析
舉一個之前實際工作中用過的象限分析法的例子。一般p2p產(chǎn)品注冊用戶都是有第三方渠道引流的，如果按照流量來源的質(zhì)量和數(shù)量可以劃分四個象限，然后選取一個固定時間點，比較各個渠道的流量性價比，質(zhì)量可以用留存的總額這個維度作標準。對于高質(zhì)量高數(shù)量的渠道繼續(xù)保持，對于高質(zhì)量低數(shù)量的渠道擴大引入數(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在對比分析的時候得到一個非常直觀和快捷的結(jié)果。
4、交叉分析
對比分析既有橫向?qū)Ρ龋钟锌v向?qū)Ρ�。如果既想橫向?qū)Ρ龋窒肟v向?qū)Ρ�，就有了交叉分析法。交叉分析法就是對�?shù)據(jù)從多個維度進行交叉展現(xiàn)，進行多角度的結(jié)合分析。交叉分析的主要作用就是從多個維度細分數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)最為相關(guān)的維度來探索數(shù)據(jù)變化的原因。
常見的維度有：
分時：不同時間段數(shù)據(jù)是否有變化。
分渠道：不同流量來源數(shù)據(jù)是否有變化。
分用戶：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區(qū)：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。
交叉分析法是一個從粗到細的過程，也可以叫做細分分析法。
總結(jié)：趨勢、對比、象限、交叉包含了數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的部分。無論是數(shù)據(jù)核實、還是數(shù)據(jù)分析，找趨勢、做對比、劃象限、做細分，數(shù)據(jù)才能起到應(yīng)有的作用。
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