如今大數(shù)據(jù)已開始應(yīng)用于各行各業(yè)，作為數(shù)據(jù)分析師要從這些數(shù)據(jù)中獲得精確的信息，數(shù)據(jù)分析是非常有力的，但當(dāng)然還是要在具體情況下，嚴(yán)格選擇假設(shè)，采用科學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法才能產(chǎn)生有價值的結(jié)果。接下來小編就給大家?guī)?0種數(shù)據(jù)分析方法是什么的相關(guān)介紹，一起來看看吧。

天蓬網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品

0

0條點(diǎn)評

咨詢產(chǎn)品

免費(fèi)試用

解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

客戶案例

2

合作品牌

12

10種數(shù)據(jù)分析方法是什么？

1、指標(biāo)分析

   指標(biāo)可以理解為用來描述事物數(shù)量。

   例如，我們最常見的度量：頁面瀏覽量(PV)，即描述頁面被瀏覽的次數(shù)；或者，如，轉(zhuǎn)換率，即描述轉(zhuǎn)換目標(biāo)的次數(shù)。簡單地把它分為三類：誰，做了什么，結(jié)果如何。下面。

   明確重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)后，才能更好地做針對性的優(yōu)化和改進(jìn)，為產(chǎn)品運(yùn)營的決策提供指導(dǎo)。

2、對比分析

   對比分析主要是指將兩個相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，

   對研究對象的規(guī)模大小、層次高低、速度快慢等相對數(shù)值進(jìn)行量化展示和說明，通過同一維度下的指標(biāo)對比，發(fā)現(xiàn)不同階段存在的問題。

  例如：本周和上周進(jìn)行對比就是環(huán)比；本月第一周和上月第一周對比就是同比；所有數(shù)據(jù)同今年的第一周對比則為定基比。通過對比，可以分析業(yè)務(wù)增長水平，速度等信息。

3、比率分析

   指通過計算某個維度所占維度總量的比例，分析部分與總數(shù)比例關(guān)系的一種方法。

   公式：比率=某維度數(shù)值 / 總量 X 100%

   分析各指標(biāo)所占的比例，可以更清楚地了解各地區(qū)的情況。那就是比率分析法。比較適合多品種、多區(qū)域的產(chǎn)品推廣。

4、轉(zhuǎn)化分析

   轉(zhuǎn)化分析指在一個統(tǒng)計周期內(nèi)，完成轉(zhuǎn)化行為的次數(shù)占推廣信息總點(diǎn)擊次數(shù)的比率。

   計算公式為：轉(zhuǎn)化率=(轉(zhuǎn)化次數(shù)/點(diǎn)擊量)×100%

   常見的轉(zhuǎn)換分析模型是漏斗分析法，它能科學(xué)地反映用戶從開始到結(jié)束的各個階段的行為狀態(tài)和用戶轉(zhuǎn)換率。漏洞分析模型已被廣泛地應(yīng)用于網(wǎng)站用戶行為分析和APP用戶行為分析中的流量監(jiān)測、產(chǎn)品目標(biāo)轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)分析工作中。

漏斗分析要注意的兩個要點(diǎn)：

● 不但要看總體的轉(zhuǎn)化率，還要關(guān)注轉(zhuǎn)化過程每一步的轉(zhuǎn)化率；

● 漏斗分析也需要進(jìn)行多維度拆解，拆解之后可能會發(fā)現(xiàn)不同維度下的轉(zhuǎn)化率也有很大差異。

5、留存分析

   留存分析是一種用來分析用戶參與情況/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。這是用來衡量產(chǎn)品對用戶價值高低的重要方法。

衡量留存的常見指標(biāo)有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。我們可以從兩個方面去分析留存，一個是新用戶的留存率，另一個是產(chǎn)品功能的留存。

一項精確的留存分析功能可以判斷產(chǎn)品對用戶的價值，以及該產(chǎn)品是否真正具備留住用戶的能力。讓用戶的生命周期(使用產(chǎn)品的生命周期)跟在產(chǎn)品的生命周期后面，這樣產(chǎn)品就可以良性健康地發(fā)展下去。

6、分群分析

   即用戶分群是指用戶信息標(biāo)簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，并進(jìn)行后續(xù)分析。

   每天在處理數(shù)據(jù)時，常常會有這樣的需要：想要關(guān)注滿足某些條件的用戶，不僅要了解這些用戶的總體行為(訪問次數(shù)、訪問時長等)，而且還要了解哪些人特別適合這些條件。接著查看這些人的數(shù)據(jù)導(dǎo)出用戶名單，然后針對tips發(fā)送消息。有時候，我們更希望看到人們在使用特定功能時的特定行為。用來滿足這種需求的工具方法——用戶分組法，可以幫助我們對差異較大的群體分別進(jìn)行深入的分析，從而探尋指標(biāo)數(shù)字背后的原因，探索實(shí)現(xiàn)用戶增長的途徑。

   常見的用戶分群主要有兩種分法：

● 戶畫像分群，如年齡、性別、地域、用戶偏好等，畫像建設(shè)的焦點(diǎn)是為用戶群打“標(biāo)簽”，一個標(biāo)簽通常是人為規(guī)定的高度精煉的特征標(biāo)識，最后將用戶分群的標(biāo)簽綜合，即可勾勒出該用戶群的立體“畫像”。畫像分群讓我們真正了解了用戶的某些特征，對業(yè)務(wù)推廣幫助很大。

● 用戶行為分群，根據(jù)用戶的注冊渠道和活躍習(xí)慣，制定不同的營銷推廣策略，有針對性地進(jìn)行優(yōu)化。

7、交叉分析

   交叉分析法又稱立體分析法，是在縱向分析法和橫向分析法的基礎(chǔ)上，從交叉、立體的角度出發(fā)，由淺入深、由低級到高級的一種分析方法。當(dāng)我們需要找到變量之間的關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征、找到異常數(shù)據(jù)時會用到它。

   簡單來說交叉分析，就是多條件分析數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)對象，在不同的時間、空間下，會有不同的數(shù)據(jù)展現(xiàn)，我們想要理清楚一個對象的具體情況，不能僅僅只考慮一個條件，而是要綜合多個條件進(jìn)行分析。

8、分布分析

   分布分析是在特定維度下針對不同指標(biāo)來對用戶進(jìn)行歸類展現(xiàn)。它可以展現(xiàn)出用戶對產(chǎn)品的依賴程度。

分布分析主要作用：

（1）找到用戶分布規(guī)律

對同一指標(biāo)下有關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析，挖掘用戶使用產(chǎn)品的規(guī)律，進(jìn)一步修正和制定產(chǎn)品策略。

（2）增加客戶回訪率

分布分析從多角度分析幫助公司判斷用戶對產(chǎn)品的依賴程度。

（3）快速識別核心用戶群體

核心用戶群體是對公司貢獻(xiàn)最大的用戶群體，是公司最大的利潤來源。分布分析通過不同的維度篩選出核心用戶群體，做好資源配置，以最小的成本實(shí)現(xiàn)公司利潤最大化。

應(yīng)用場景：

（1）用戶在一個月內(nèi)的購買產(chǎn)品的支付次數(shù)分布。

（2）按照省份查看用戶在一個月內(nèi)的購買產(chǎn)品的支付次數(shù)分布。

（3）用戶在一個月內(nèi)實(shí)際支付訂單金額總和分布。

9、矩陣分析

   矩陣分析利用數(shù)學(xué)上矩陣的形式表示因素間的相互關(guān)系，從中探索問題所在并得出解決問題的設(shè)想。它是進(jìn)行多元思考，分析問題的方法。矩陣圖可以讓數(shù)據(jù)分析變得簡單。

   矩陣圖表由兩個或更多維度數(shù)據(jù)組成。二維就能決定一點(diǎn)的相對位置。橫、縱向軸線的兩個維度可將矩陣劃分為四個象限，每一個象限可針對不同的策略，因此可根據(jù)所處象限的相對位置直接做出決策。由于矩陣圖具有彈性，維數(shù)不固定，兩個維數(shù)不同的維數(shù)可以分成不同的象限，不同的象限可以對應(yīng)不同的決策。

當(dāng)我們進(jìn)行顧客調(diào)查、產(chǎn)品設(shè)計或者其他各種方案選擇，做決策的時候，往往需要確定對幾種因素加以考慮，然后，針對這些因素要權(quán)衡其重要性，加以排隊，得出加權(quán)系數(shù)。譬如，我們在做產(chǎn)品設(shè)計之前，向顧客調(diào)查對產(chǎn)品的要求。具體如下:

（1）市場調(diào)查數(shù)據(jù)分析。當(dāng)我們進(jìn)行顧客調(diào)查、產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)或者其他各種方案選擇時，往往需要考慮多種影響因素，并確定各因素的重要性和優(yōu)先考慮次序。矩陣數(shù)據(jù)分析法可以幫助我們通過對市場調(diào)查數(shù)據(jù)分析計算，判斷出顧客對產(chǎn)品的要求、產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)的關(guān)鍵影響因素，最適宜的方案等。

（2）多因素分析。在某工序影響因素復(fù)雜且各因素間存在可量化的關(guān)系時，可以進(jìn)行較準(zhǔn)確的分析。

（3）復(fù)雜質(zhì)量評價。通過對影響質(zhì)量的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定哪些因素是質(zhì)量特性。

10、關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)分析是一種簡單、實(shí)用的分析技術(shù)，是指從大量數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)項集之間的關(guān)聯(lián)性或相關(guān)性。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可分為簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。

   以上就是小編為大家?guī)淼?0種數(shù)據(jù)分析方法，在實(shí)際工作中，數(shù)據(jù)分析工作需要結(jié)合實(shí)際情況靈活運(yùn)用，沒有最好的數(shù)據(jù)分析方法只有最適合的數(shù)據(jù)分析方法。希望這篇文章對您有幫助。