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數(shù)據(jù)分析的常用方法（如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-28 10:38:44 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1410 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析的常用方法的問題，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、數(shù)據(jù)分析的方法有哪些？
2、數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法是什么？
3、常用數(shù)據(jù)分析處理方法有哪些?
4、懂視生活

數(shù)據(jù)分析的常用方法（如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析）

一、數(shù)據(jù)分析的方法有哪些？

常見的數(shù)據(jù)分析方法有哪些？

1.趨勢分析

當(dāng)有大量數(shù)據(jù)時(shí)，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(shí)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(biāo)，例如點(diǎn)擊率，GMV和活躍用戶數(shù)。通常，只制作一個(gè)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(diǎn)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(guān)系，該環(huán)比關(guān)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(zhǔn)比率，即固定某個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)，例如，以2017年1月的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)點(diǎn)，固定基準(zhǔn)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(jìn)行比較。最常見的數(shù)據(jù)指標(biāo)是需要與目標(biāo)值進(jìn)行比較，以了解我們是否已完成目標(biāo)；與上個(gè)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(jìn)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(gè)例子。有一個(gè)電子商務(wù)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(gè)主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個(gè)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(gè)比較對象分為4個(gè)象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個(gè)維度和四個(gè)象限，每個(gè)人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個(gè)人的下限，情商提高一個(gè)人的上限。

說一個(gè)象限分析方法的例子，在實(shí)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(dǎo)。如果您可以根據(jù)流量來源的質(zhì)量和數(shù)量劃分四個(gè)象限，然后選擇一個(gè)固定的時(shí)間點(diǎn)，比較每個(gè)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(biāo)準(zhǔn)。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(shí)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(shí)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(gè)維度交叉顯示數(shù)據(jù)，并從多個(gè)角度執(zhí)行組合分析。

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

交叉分析的主要功能是從多個(gè)維度細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)并找到最相關(guān)的維度，以探究數(shù)據(jù)更改的原因。

二、數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法是什么？

一個(gè)產(chǎn)品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進(jìn)它。數(shù)據(jù)說到底，就是這樣一個(gè)工具——通過數(shù)據(jù)，我們可以衡量產(chǎn)品，可以了解產(chǎn)品，可以在數(shù)據(jù)驅(qū)動下改進(jìn)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理本身是一個(gè)非常大的領(lǐng)域，這里主要總結(jié)一些我個(gè)人覺得比較基礎(chǔ)且實(shí)用的部分，在日常產(chǎn)品工作中可以發(fā)揮比較大作用。

本文主要討論一些數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法：

1. 數(shù)據(jù)趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對變化原因進(jìn)行分析。

趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。

比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個(gè)核心目的則是對趨勢做出解釋，對于趨勢線中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內(nèi)部原因。

2. 數(shù)據(jù)對比分析

數(shù)據(jù)的趨勢變化獨(dú)立的看，其實(shí)很多情況下并不能說明問題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個(gè)很差的數(shù)據(jù)。

對比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力。

一般而言，對比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測試的時(shí)候，為了增加說服力，會人為的設(shè)置對比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。

比較試驗(yàn)最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質(zhì)量保持相同，上線時(shí)間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)細(xì)分分析

在得到一些初步結(jié)論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細(xì)拆，因?yàn)樵谝恍┚C合指標(biāo)的使用過程中，會抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而指標(biāo)本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆。常見的拆分方法包括：

分時(shí) ：不同時(shí)間短數(shù)據(jù)是否有變化。

分渠道：不同來源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。

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。

組成拆分：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。

細(xì)分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。

4. 小結(jié)

趨勢，對比，細(xì)分，基本包含了數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的部分。無論是數(shù)據(jù)核實(shí)，還是數(shù)據(jù)分析，都需要不斷地找趨勢，做對比，做細(xì)分，才能得到最終有效的結(jié)論。

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三、常用數(shù)據(jù)分析處理方法有哪些?

1、漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)，以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于網(wǎng)站和APP的用戶行為分析中，例如流量監(jiān)控、CRM系統(tǒng)、SEO優(yōu)化、產(chǎn)品營銷和銷售等日常數(shù)據(jù)運(yùn)營與數(shù)據(jù)分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進(jìn)行初始行為的用戶中，有多少人會進(jìn)行后續(xù)行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個(gè)產(chǎn)品對用戶的核心需求也把握的越好，轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。

3、分組分析法

分組分析法是根據(jù)數(shù)據(jù)分析對象的特征，按照一定的標(biāo)志(指標(biāo))，把數(shù)據(jù)分析對象劃分為不同的部分和類型來進(jìn)行研究，以揭示其內(nèi)在的聯(lián)系和規(guī)律性。

4、矩陣分析法

矩陣分析法是指根據(jù)事物(如產(chǎn)品、服務(wù)等)的兩個(gè)重要屬性(指標(biāo))作為分析的依據(jù)，進(jìn)行分類關(guān)聯(lián)分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關(guān)聯(lián)分析法，簡稱矩陣分析法。

四、懂視生活

1、分組分析法。分組分析法是為了對比，把總體中不同性質(zhì)的對象分開，以便進(jìn)一步了解內(nèi)在的數(shù)據(jù)關(guān)系，因此分組法必須和對比法結(jié)合運(yùn)用。

2、結(jié)構(gòu)分析法。結(jié)構(gòu)分析法指分析總體內(nèi)的各部分與總體之間進(jìn)行對比的分析方法及總體內(nèi)各部分占總體的比例，屬于相對指標(biāo)。一般某部分的比例越大，說明其重要程度越高，對總體的影響越大。

3、平均分析法。平均分析法是運(yùn)用計(jì)算平均數(shù)的方法來反映總體在一定時(shí)間、地點(diǎn)條件下某一數(shù)量特征的一般水平。

4、漏斗分析法。漏斗分析法是結(jié)合對比分析法分組分析，比較同一環(huán)節(jié)優(yōu)化前后、不同用戶群、同行類似的轉(zhuǎn)化率通過漏斗各環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的比較，能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在。

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析的常用方法相關(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。