進(jìn)行一次數(shù)據(jù)分析工作前,不能一開始就去抓一大堆數(shù)據(jù),而應(yīng)該先弄清楚總體的分析框架是什么,采用什么數(shù)據(jù)分析方法。資料分析的方法,就是你去組織什么資料,引導(dǎo)后續(xù)資料工作的進(jìn)行。接下來小編就給大家介紹一下大數(shù)據(jù)分析方法,一起來看看吧。
大數(shù)據(jù)分析方法
數(shù)據(jù)分析方法有很多類型,以下是最常用的幾種類型:
數(shù)據(jù)挖掘:該技術(shù)涉及使用工具提取數(shù)據(jù)并檢查其關(guān)鍵模式和洞察力,它接受數(shù)字并將其轉(zhuǎn)換為信息。
統(tǒng)計(jì)分析:該技術(shù)檢查樣本以查找諸如中位數(shù)和偏差之類的信息,這些信息可以幫助分析人員找到相關(guān)模式。
診斷分析:該技術(shù)通過識別數(shù)據(jù)中的模式來解答為什么會發(fā)生某些問題。
預(yù)測分析:該技術(shù)使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)來預(yù)判可能發(fā)生的情況,它可能是決策的關(guān)鍵方法。
還有其他類型的數(shù)據(jù)分析可以幫助將分析器引導(dǎo)至定量數(shù)據(jù)集中的重要模式。這些技術(shù)和數(shù)據(jù)分析類型對許多行業(yè)都很有價(jià)值,因?yàn)槊總€行業(yè)的數(shù)據(jù)使用量都在增加。
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。
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。
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。
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,從數(shù)量上展示和說明研究對象的規(guī)模大小,水平高低,速度快慢等相對數(shù)值,通過相同維度下的指標(biāo)對比,可以發(fā)現(xiàn),找出業(yè)務(wù)在不同階段的問題。
描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)就是用圖表或數(shù)學(xué)的方法,對數(shù)據(jù)資料進(jìn)行整理、分析,并對其分布狀態(tài)、數(shù)字特征和隨機(jī)變量之間的關(guān)系進(jìn)行估計(jì)和描述。分集中趨勢分析、偏中趨勢分析和相關(guān)分析三個部分進(jìn)行說明。以上就是小編為大家介紹的數(shù)據(jù)分析方法,希望對您有幫助。
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