怎樣進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)分析怎么分析）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于怎樣進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、如何做數(shù)據(jù)分析

• 2、如何進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析

• 3、常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些？

• 4、如何進(jìn)行有效地?cái)?shù)據(jù)分析工作？

一、如何做數(shù)據(jù)分析

做數(shù)據(jù)分析步驟如下：

1.明確目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若干的點(diǎn)，清晰明了，即分析的目的，用戶什么樣的，如何具體開展數(shù)據(jù)分析，需要從哪幾個角度進(jìn)行分析，采用哪些分析指標(biāo)（各類分析指標(biāo)需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數(shù)據(jù)收集

根據(jù)目的和需求，對數(shù)據(jù)分析的整體流程梳理，找到自己的數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，一般數(shù)據(jù)來源于四種方式：數(shù)據(jù)庫、第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具、專業(yè)的調(diào)研機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)年鑒或報(bào)告、市場調(diào)查。

對于數(shù)據(jù)的收集需要預(yù)先做埋點(diǎn)，在發(fā)布前一定要經(jīng)過謹(jǐn)慎的校驗(yàn)和測試，因?yàn)橐坏┌姹景l(fā)布出去而數(shù)據(jù)采集出了問題，就獲取不到所需要的數(shù)據(jù)，影響分析。

3.數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)收集就會有各種各樣的數(shù)據(jù)，有些是有效的有些是無用的，這時候就要根據(jù)目的，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)計(jì)算等處理方法，將各種原始數(shù)據(jù)加工成為產(chǎn)品經(jīng)理需要的直觀的可看數(shù)據(jù)。

4.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)處理好之后，就要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析是用適當(dāng)?shù)姆治龇椒肮ぞ?，對處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有價值的信息，形成有效結(jié)論的過程。

常用的數(shù)據(jù)分析工具，掌握Excel的數(shù)據(jù)透視表，就能解決大多數(shù)的問題。需要的話，可以再有針對性的學(xué)習(xí)SPSS、SAS等。

數(shù)據(jù)挖掘是一種高級的數(shù)據(jù)分析方法，你需要掌握數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論，數(shù)據(jù)庫操作Phython，R語言， Java 等編程語言的使用以及高級的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。要側(cè)重解決四類數(shù)據(jù)分析問題：分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測，重點(diǎn)在尋找模式與規(guī)律。

5.數(shù)據(jù)展現(xiàn)

一般情況下，數(shù)據(jù)是通過表格和圖形的方式來呈現(xiàn)的。常用的數(shù)據(jù)圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點(diǎn)圖、雷達(dá)圖等。進(jìn)一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

6.報(bào)告撰寫

撰寫報(bào)告一定要圖文結(jié)合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結(jié)構(gòu)清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報(bào)告內(nèi)容；圖文并茂，可以令數(shù)據(jù)更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結(jié)論，從而產(chǎn)生思考。

好的數(shù)據(jù)分析報(bào)告需要有明確的結(jié)論、建議或解決方案。關(guān)于如何做好數(shù)據(jù)分析的更多問題，可以到一家專業(yè)的機(jī)構(gòu)看看，例如CDA數(shù)據(jù)認(rèn)證中心就不錯。CDA行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)由國際范圍數(shù)據(jù)領(lǐng)域的行業(yè)專家、學(xué)者及知名企業(yè)共同制定并每年修訂更新，確保了標(biāo)準(zhǔn)的公立性、權(quán)威性、前沿性。通過CDA認(rèn)證考試者可獲得CDA中英文認(rèn)證證書。

二、如何進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析

首先，我們要明確數(shù)據(jù)分析的概念和含義，清楚地理解什么是數(shù)據(jù)分析;

什么是數(shù)據(jù)分析呢，淺層面講就是通過數(shù)據(jù)，查找其中蘊(yùn)含的能夠反映現(xiàn)實(shí)狀況的規(guī)律。

專業(yè)一點(diǎn)講：數(shù)據(jù)分析就是適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將他們加以匯總、理解和消化，以求最大化的開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。

那么，我們做數(shù)據(jù) 分析的目的是什么呢？

事實(shí)上，數(shù)據(jù)分析就是為了提取有用的信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)的研究和概括總結(jié)的過程。

數(shù)據(jù)分析可以分為：描述性數(shù)據(jù)分析、探索性數(shù)據(jù)分析、驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析

工作中我們運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的作用有哪些？

1、現(xiàn)狀分析：就是企業(yè)運(yùn)營狀況的分析，主要是各項(xiàng)指標(biāo)的監(jiān)控以及日報(bào)、周報(bào)、月報(bào)等

2、原因分析：需求分析，多數(shù)是針對運(yùn)營中出現(xiàn)的問題進(jìn)行剖析，找出出現(xiàn)問題的因素以便于解決問題

3、預(yù)測分析：針對以后的運(yùn)營情況做出分析報(bào)告，對公司以后的發(fā)展趨勢做出有效的預(yù)測，對公司的發(fā)展目標(biāo)和策略制定做出有力的支撐。

最重要的一點(diǎn)：

我們?nèi)绾巫鰯?shù)據(jù)分析呢，換一句話說就是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，是怎樣的流程？

然后，我們來看數(shù)據(jù)分析的六部曲

1、明確分析目的和思路：

這一定很重要，你想通過數(shù)據(jù)分析得到什么，你想通過數(shù)據(jù)分析告訴別人什么，這是你做數(shù)據(jù)分析的首要問題，分析不能是漫無目的的，一定要明確思路，有目的性、有計(jì)劃性的去做數(shù)據(jù)分析。找好角度、指標(biāo)、以及分析邏輯尤為重要。

2、數(shù)據(jù)收集，這里不做過多的說明，一般情況下，數(shù)據(jù)來源都會可靠有效。我們要做的只是把我們需求的數(shù)據(jù)get即可。

3、數(shù)據(jù)處理：

主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)計(jì)算等方法，數(shù)據(jù)分析的前提是要保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量無法保證，分析出來的結(jié)果也沒法得到有效的利用，甚至?xí)Q策者造成誤導(dǎo)的行為。

4、數(shù)據(jù)分析：

首先要明確數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別：數(shù)據(jù)處理只是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，我們做數(shù)據(jù)處理就是為了保證數(shù)據(jù)形式合適，保證數(shù)據(jù)的一致性和有效性。

5、數(shù)據(jù)展現(xiàn)：

數(shù)據(jù)展現(xiàn)就是把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，用可視化的圖標(biāo)形式展現(xiàn)出來，用一種簡單易懂的方式表達(dá)出你分析的觀點(diǎn)

6、撰寫報(bào)告：

數(shù)據(jù)分析報(bào)告其實(shí)就是對整個數(shù)據(jù)分析過程的一個總結(jié)與呈現(xiàn)，通過報(bào)告把數(shù)據(jù)分析的起因、過程、結(jié)果及建議完整的呈現(xiàn)出來，供決策者參考。

三、常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些？

常用的列了九種供參考:

一、公式拆解

所謂公式拆解法就是針對某個指標(biāo)，用公式層層分解該指標(biāo)的影響因素。

舉例：分析某產(chǎn)品的銷售額較低的原因，用公式法分解

二、對比分析

對比法就是用兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，是最通用的方法。

我們知道孤立的數(shù)據(jù)沒有意義，有對比才有差異。比如在時間維度上的同比和環(huán)比、增長率、定基比，與競爭對手的對比、類別之間的對比、特征和屬性對比等。對比法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化規(guī)律，使用頻繁，經(jīng)常和其他方法搭配使用。

下圖的AB公司銷售額對比，雖然A公司銷售額總體上漲且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的銷售額還是趕超。

三、A/Btest

A/Btest，是將Web或App界面或流程的兩個或多個版本，在同一時間維度，分別讓類似訪客群組來訪問，收集各群組的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，最后分析評估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：

（1）現(xiàn)狀分析并建立假設(shè)：分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，確定當(dāng)前最關(guān)鍵的改進(jìn)點(diǎn)，作出優(yōu)化改進(jìn)的假設(shè)，提出優(yōu)化建議；比如說我們發(fā)現(xiàn)用戶的轉(zhuǎn)化率不高，我們假設(shè)是因?yàn)橥茝V的著陸頁面帶來的轉(zhuǎn)化率太低，下面就要想辦法來進(jìn)行改進(jìn)了

（2）設(shè)定目標(biāo)，制定方案：設(shè)置主要目標(biāo)，用來衡量各優(yōu)化版本的優(yōu)劣；設(shè)置輔助目標(biāo)，用來評估優(yōu)化版本對其他方面的影響。

（3）設(shè)計(jì)與開發(fā)：制作2個或多個優(yōu)化版本的設(shè)計(jì)原型并完成技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

（4）分配流量：確定每個線上測試版本的分流比例，初始階段，優(yōu)化方案的流量設(shè)置可以較小，根據(jù)情況逐漸增加流量。

（5）采集并分析數(shù)據(jù)：收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行有效性和效果判斷：統(tǒng)計(jì)顯著性達(dá)到95%或以上并且維持一段時間，實(shí)驗(yàn)可以結(jié)束；如果在95%以下，則可能需要延長測試時間；如果很長時間統(tǒng)計(jì)顯著性不能達(dá)到95%甚至90%，則需要決定是否中止試驗(yàn)。

（6）最后：根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果確定發(fā)布新版本、調(diào)整分流比例繼續(xù)測試或者在試驗(yàn)效果未達(dá)成的情況下繼續(xù)優(yōu)化迭代方案重新開發(fā)上線試驗(yàn)。

流程圖如下：

四、象限分析

通過對兩種及以上維度的劃分，運(yùn)用坐標(biāo)的方式表達(dá)出想要的價值。由價值直接轉(zhuǎn)變?yōu)椴呗裕瑥亩M(jìn)行一些落地的推動。象限法是一種策略驅(qū)動的思維，常與產(chǎn)品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。比如，下圖是一個廣告點(diǎn)擊的四象限分布，X軸從左到右表示從低到高，Y軸從下到上表示從低到高。

高點(diǎn)擊率高轉(zhuǎn)化的廣告，說明人群相對精準(zhǔn)，是一個高效率的廣告。高點(diǎn)擊率低轉(zhuǎn)化的廣告，說明點(diǎn)擊進(jìn)來的人大多被廣告吸引了，轉(zhuǎn)化低說明廣告內(nèi)容針對的人群和產(chǎn)品實(shí)際受眾有些不符。高轉(zhuǎn)化低點(diǎn)擊的廣告，說明廣告內(nèi)容針對的人群和產(chǎn)品實(shí)際受眾符合程度較高，但需要優(yōu)化廣告內(nèi)容，吸引更多人點(diǎn)擊。低點(diǎn)擊率低轉(zhuǎn)化的廣告，可以放棄了。還有經(jīng)典的RFM模型，把客戶按最近一次消費(fèi)(Recency)、消費(fèi)頻率(Frequency)、消費(fèi)金額 (Monetary)三個維度分成八個象限。

象限法的優(yōu)勢：

（1）找到問題的共性原因

通過象限分析法，將有相同特征的事件進(jìn)行歸因分析，總結(jié)其中的共性原因。例如上面廣告的案例中，第一象限的事件可以提煉出有效的推廣渠道與推廣策略，第三和第四象限可以排除一些無效的推廣渠道；

（2）建立分組優(yōu)化策略

針對投放的象限分析法可以針對不同象限建立優(yōu)化策略，例如RFM客戶管理模型中按照象限將客戶分為重點(diǎn)發(fā)展客戶、重點(diǎn)保持客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶等不同類型。給重點(diǎn)發(fā)展客戶傾斜更多的資源，比如VIP服務(wù)、個性化服務(wù)、附加銷售等。給潛力客戶銷售價值更高的產(chǎn)品，或一些優(yōu)惠措施來吸引他們回歸。

五、帕累托分析

帕累托法則，源于經(jīng)典的二八法則。比如在個人財(cái)富上可以說世界上20%的人掌握著80%的財(cái)富。而在數(shù)據(jù)分析中，則可以理解為20%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生了80%的效果需要圍繞這20%的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。往往在使用二八法則的時候和排名有關(guān)系，排在前20%的才算是有效數(shù)據(jù)。二八法是抓重點(diǎn)分析，適用于任何行業(yè)。找到重點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)其特征，然后可以思考如何讓其余的80%向這20%轉(zhuǎn)化，提高效果。

一般地，會用在產(chǎn)品分類上，去測量并構(gòu)建ABC模型。比如某零售企業(yè)有500個SKU以及這些SKU對應(yīng)的銷售額，那么哪些SKU是重要的呢，這就是在業(yè)務(wù)運(yùn)營中分清主次的問題。

常見的做法是將產(chǎn)品SKU作為維度，并將對應(yīng)的銷售額作為基礎(chǔ)度量指標(biāo)，將這些銷售額指標(biāo)從大到小排列，并計(jì)算截止當(dāng)前產(chǎn)品SKU的銷售額累計(jì)合計(jì)占總銷售額的百分比。

百分比在 70%（含）以內(nèi)，劃分為 A 類。百分比在 70~90%（含）以內(nèi)，劃分為 B 類。百分比在 90~100%（含）以內(nèi)，劃分為 C 類。以上百分比也可以根據(jù)自己的實(shí)際情況調(diào)整。

ABC分析模型，不光可以用來劃分產(chǎn)品和銷售額，還可以劃分客戶及客戶交易額等。比如給企業(yè)貢獻(xiàn)80%利潤的客戶是哪些，占比多少。假設(shè)有20%，那么在資源有限的情況下，就知道要重點(diǎn)維護(hù)這20%類客戶。

六、漏斗分析

漏斗法即是漏斗圖，有點(diǎn)像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用于像新用戶的開發(fā)、購物轉(zhuǎn)化率這些有變化和一定流程的分析中。

上圖是經(jīng)典的營銷漏斗，形象展示了從獲取用戶到最終轉(zhuǎn)化成購買這整個流程中的一個個子環(huán)節(jié)。相鄰環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率則就是指用數(shù)據(jù)指標(biāo)來量化每一個步驟的表現(xiàn)。所以整個漏斗模型就是先將整個購買流程拆分成一個個步驟，然后用轉(zhuǎn)化率來衡量每一個步驟的表現(xiàn)，最后通過異常的數(shù)據(jù)指標(biāo)找出有問題的環(huán)節(jié)，從而解決問題，優(yōu)化該步驟，最終達(dá)到提升整體購買轉(zhuǎn)化率的目的。

整體漏斗模型的核心思想其實(shí)可以歸為分解和量化。比如分析電商的轉(zhuǎn)化，我們要做的就是監(jiān)控每個層級上的用戶轉(zhuǎn)化，尋找每個層級的可優(yōu)化點(diǎn)。對于沒有按照流程操作的用戶，專門繪制他們的轉(zhuǎn)化模型，縮短路徑提升用戶體驗(yàn)。

還有經(jīng)典的黑客增長模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用戶獲取、用戶激活、用戶留存、用戶收益以及用戶傳播。這是產(chǎn)品運(yùn)營中比較常見的一個模型，結(jié)合產(chǎn)品本身的特點(diǎn)以及產(chǎn)品的生命周期位置，來關(guān)注不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)，最終制定不同的運(yùn)營策略。

從下面這幅AARRR模型圖中，能夠比較明顯的看出來整個用戶的生命周期是呈現(xiàn)逐漸遞減趨勢的。通過拆解和量化整個用戶生命周期各環(huán)節(jié)，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的橫向和縱向?qū)Ρ?，從而發(fā)現(xiàn)對應(yīng)的問題，最終進(jìn)行不斷的優(yōu)化迭代。

七、路徑分析

用戶路徑分析追蹤用戶從某個開始事件直到結(jié)束事件的行為路徑，即對用戶流向進(jìn)行監(jiān)測，可以用來衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，其最終目的是達(dá)成業(yè)務(wù)目標(biāo)，引導(dǎo)用戶更高效地完成產(chǎn)品的最優(yōu)路徑，最終促使用戶付費(fèi)。如何進(jìn)行用戶行為路徑分析？

（1）計(jì)算用戶使用網(wǎng)站或APP時的每個第一步，然后依次計(jì)算每一步的流向和轉(zhuǎn)化，通過數(shù)據(jù)，真實(shí)地再現(xiàn)用戶從打開APP到離開的整個過程。

（2）查看用戶在使用產(chǎn)品時的路徑分布情況。例如：在訪問了某個電商產(chǎn)品首頁的用戶后，有多大比例的用戶進(jìn)行了搜索，有多大比例的用戶訪問了分類頁，有多大比例的用戶直接訪問的商品詳情頁。

（3）進(jìn)行路徑優(yōu)化分析。例如：哪條路徑是用戶最多訪問的；走到哪一步時，用戶最容易流失。

（4）通過路徑識別用戶行為特征。例如：分析用戶是用完即走的目標(biāo)導(dǎo)向型，還是無目的瀏覽型。

（5）對用戶進(jìn)行細(xì)分。通常按照APP的使用目的來對用戶進(jìn)行分類。如汽車APP的用戶可以細(xì)分為關(guān)注型、意向型、購買型用戶，并對每類用戶進(jìn)行不同訪問任務(wù)的路徑分析，比如意向型的用戶，他進(jìn)行不同車型的比較都有哪些路徑，存在什么問題。還有一種方法是利用算法，基于用戶所有訪問路徑進(jìn)行聚類分析，依據(jù)訪問路徑的相似性對用戶進(jìn)行分類，再對每類用戶進(jìn)行分析。

以電商為例，買家從登錄網(wǎng)站／APP到支付成功要經(jīng)過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等過程。而在用戶真實(shí)的選購過程是一個交纏反復(fù)的過程，例如提交訂單后，用戶可能會返回首頁繼續(xù)搜索商品，也可能去取消訂單，每一個路徑背后都有不同的動機(jī)。與其他分析模型配合進(jìn)行深入分析后，能為找到快速用戶動機(jī)，從而引領(lǐng)用戶走向最優(yōu)路徑或者期望中的路徑。

用戶行為路徑圖示例：

八、留存分析

用戶留存指的是新會員/用戶在經(jīng)過一定時間之后，仍然具有訪問、登錄、使用或轉(zhuǎn)化等特定屬性和行為，留存用戶占當(dāng)時新用戶的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分為三類，以登錄行為認(rèn)定的留存為例：

第一種 日留存，日留存又可以細(xì)分為以下幾種：

（1）次日留存率：（當(dāng)天新增的用戶中，第2天還登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

（2）第3日留存率：（第一天新增用戶中，第3天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

（3）第7日留存率：（第一天新增用戶中，第7天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

（4）第14日留存率：（第一天新增用戶中，第14天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

（5）第30日留存率：（第一天新增用戶中，第30天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

第二種 周留存，以周度為單位的留存率，指的是每個周相對于第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數(shù)。

第三種 月留存，以月度為單位的留存率，指的是每個月相對于第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數(shù)。留存率是針對新用戶的，其結(jié)果是一個矩陣式半面報(bào)告（只有一半有數(shù)據(jù)），每個數(shù)據(jù)記錄行是日期、列為對應(yīng)的不同時間周期下的留存率。正常情況下，留存率會隨著時間周期的推移而逐漸降低。下面以月留存為例生成的月用戶留存曲線：

九、聚類分析

聚類分析屬于探索性的數(shù)據(jù)分析方法。通常，我們利用聚類分析將看似無序的對象進(jìn)行分組、歸類，以達(dá)到更好地理解研究對象的目的。聚類結(jié)果要求組內(nèi)對象相似性較高，組間對象相似性較低。在用戶研究中，很多問題可以借助聚類分析來解決，比如，網(wǎng)站的信息分類問題、網(wǎng)頁的點(diǎn)擊行為關(guān)聯(lián)性問題以及用戶分類問題等等。其中，用戶分類是最常見的情況。

常見的聚類方法有不少，比如K均值（K-Means），譜聚類（Spectral Clustering），層次聚類（Hierarchical Clustering）。以最為常見的K-means為例，如下圖：

可以看到，數(shù)據(jù)可以被分到紅藍(lán)綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇應(yīng)有其特有的性質(zhì)。顯然，聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)，是在缺乏標(biāo)簽的前提下的一種分類模型。當(dāng)我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類后并得到簇后，一般會單獨(dú)對每個簇進(jìn)行深入分析，從而得到更加細(xì)致的結(jié)果。

四、如何進(jìn)行有效地?cái)?shù)據(jù)分析工作？

1、簡單趨勢

通過實(shí)時訪問趨勢了解供應(yīng)商及時交貨情況。如產(chǎn)品類型，供應(yīng)商區(qū)域(交通因子)，采購額，采購額對供應(yīng)商占比。

2、多維分解

根據(jù)分析需要，從多維度對指標(biāo)進(jìn)行分解。例如產(chǎn)品采購金額、供應(yīng)商規(guī)模(需量化)、產(chǎn)品復(fù)雜程度等等維度。

3、轉(zhuǎn)化漏斗

按照已知的轉(zhuǎn)化路徑，借助漏斗模型分析總體和每一步的轉(zhuǎn)化情況。常見的轉(zhuǎn)化情境有不同供應(yīng)商及時交貨率趨勢等。

4、用戶分群

在精細(xì)化分析中，常常需要對有某個特定行為的供應(yīng)商群組進(jìn)行分析和比對;數(shù)據(jù)分析需要將多維度和多指標(biāo)作為分群條件，有針對性地優(yōu)化供應(yīng)鏈，提升供應(yīng)鏈穩(wěn)定性。

5、細(xì)查路徑

數(shù)據(jù)分析可以觀察供應(yīng)商的行為軌跡，探索供應(yīng)商與本公司的交互過程;進(jìn)而從中發(fā)現(xiàn)問題、激發(fā)靈感亦或驗(yàn)證假設(shè)。

6、留存分析

留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關(guān)聯(lián)。一般我們講的留存率，是指“新新供應(yīng)商”在一段時間內(nèi)“重復(fù)行為”的比例。通過分析不同供應(yīng)商群組的留存差異、使用過不同功能供應(yīng)商的留存差異來找到供應(yīng)鏈的優(yōu)化點(diǎn)。

以上就是關(guān)于怎樣進(jìn)行數(shù)據(jù)分析相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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