數據收集和分析方法

① 數據收集有哪些方法

數據收集的四種常見的方式包括問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗，幾種方法各有各的又是和缺點，具體分析如下。

四是實驗。實驗設計數據是四種方法中最耗時間的一種，因為它是通過各種各樣的實驗來得到一個統一的方向，也就是說，在這個過程中，可能有無數次的失敗。但是實驗得到的數據是最准確的，而且可能會推動某個行業的進步。所以，實驗收集數據的優點是數據的准確性很高，而他的缺點就是未知性很大，不管實驗的周期還是實驗的結果都是不確定性的。

隨著科技的發展和大數據時代的到來，收集數據越來越容易，而大家也應該更注重於保護和利用數據。

② 網路數據收集與分析的方法和要點有哪些

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明確收集數據方向我們要收集的數據是什麼?就本案例而言，筆者要收集的是地方論壇，而且是有人氣的地方論壇，這就是方向，如何界定是人氣的論壇呢?我們給它一個參數，日均發貼量，根據以往經驗，日均發貼量達3000的論壇，就是很活躍，很有人氣的論壇了，(註：日均發貼量3000的論壇是什麼概念呢?做過論壇運營的朋友應該了解，這里就不多說，據了解，可能國內地方論壇達到這個級別的，也就是300個以內，為了確定目標以收集200個為准)只有明確了數據收集的方向，才能做到有的放矢!2

確定收集數據的方法當我們有了收集數據的方向後，就要確定收集數據的方法了，這其實就是要解決兩個問題：1

這些數據在哪裡可以找到?2

怎麼樣可以更快速獲得想要的數據?本例找的是地方論壇，數據來自全國各個地方，要獲取數據，綜合考量有幾種方法：1

通過搜索引擎按地名論壇關健詞搜索;2

通過一些導航類網站索引進行篩選;3

以「蜘蛛爬行」的方式查找

當然，這些方法可以獨立的用一種，也可以幾種結合一起用，目的只有一個，就是能快速收集到我們想要的東西，提高我們的效率，因為日均發貼量達3000的地方論壇，至少都是地級市的論壇，或者是省級的論壇，所以，如果用搜索引擎，則關鍵詞可槐辯設為「地級市名+論壇」「省名+論壇」這樣的方式讓搜索引擎來給我們先做一個查找;如果用導航類網站的索引來查找，則可通過按省到市這樣一個從大到小的區域來查找;如果以第三拆弊種方式，則可通過網站的友情鏈接來擴散，本案中最快的方法是通過導航網站的索引來查找是最快的，因為導航網站相當於已經把論壇作了一次過濾，這樣我們查找起來就更方便了!3

收集與整理數據找到方法後，按即定的方針，分別對各個地方的論壇按條件進行初步篩選後，就可以得到一份原始數據了，按下來就是整理這些數據了，首先要對這些收集到的數據作個評估，為了保證數據有一定的客觀性，須對收集到的地方論壇作個監控，利用三五天的時間對收集到的論壇進行每日回訪統計，只有平均值達標，才是我們要留下的數據!4

數據的分析鉛御缺要有切入點收集到的收據該怎麼進行分析呢，這就需要一個切入點，即你要收集這份數據的目的是什麼?根據要求給數據設定一些能反映目的參數，通過參數的對比，才能區分差別，本例收集的地方論壇，可以有很多用途，比如可以了解人氣地方論壇的當前生態，還可以解這些論壇的分布，也就是人氣的分布，網民多少的分布，甚至可以用來與各地方合作作參考，個人站長可以用來發外鏈等等，只要在分析數時，根據目的設定分析的數據參數，才能反映也所收集的數據的價值所在!5

製作成一份美觀，清晰的表格收集，整理與分析後的數據，應該是一份表格數據，咱們做數據分析一般使用的是excel表格記錄，只有把這份表格製作一份美觀，清晰的表格，去掉一些不合格，多餘的數據，才算完成一次網路數據的收集與分析，這樣不僅使我們可以清楚的看到這份數據的重點，方便查到所想要的數據，也可以提高日後使用數據的效率

③ 數據分析的方法有哪些

數據分析是指通過統計分析方法對收集到的數據進行分析，將數據加以匯總、理解並消化，通過數據分析可以幫助人們作出判斷，根據分析結果採取恰當的對策，常用的數據分析方法如下：

將收集到的數據通過加工、整理和分析的過程，使其轉化為信息，通常來說，數據分析常用的方法有列表法和作圖法，所謂列表法，就是將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理數據最常用的一種方法；

表格設計應清楚表明對應關系，簡潔明了，有利於發現要相關量之間的關系，並且在標題欄中還要註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等；

而作圖法則能夠醒目地表達各個物理量間的變化關系，從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，一些復雜的函數關系也可以通過一定的變化用圖形來表現。

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④ 如何進行數據採集以及數據分析

首先，大數據分析技術總共就四個步驟：數據採集、數據存儲、數據分析、數據挖掘，一般來說廣義上的數據採集可以分為採集和預處理兩個部分，這里說的就只是狹隘的數據採集。我們進行數據採集的目的就是解決數據孤島，不管你是結構化的數據、還是非結構化的，沒有數據採集，這些各種來源的數據就只能是互相獨立的，沒有升槐伍什麼意義。

數據採集就是將這些數據寫入數據倉明褲庫中，把零散的數據整合在一起，然後才能對這些數據綜合分析。根據數據來源進行分類，數據採集可以大體三類：系統文件日誌的採集、網路大數據採集、應用程序接入。需要一定的專業知識和專業吵或軟體、平台的應用能力。

⑤ 數據收集和分析常用方法

一、頭腦風暴法：

常用於「收集需求」過程中，屬於群體創新技術。聯想是產生新觀念的基本過程。在集體討論問題的過程中，每提出一個新的觀念，都能引發他人的聯想。相繼產生一連串的新觀念，產生連鎖反應，形成新觀念堆，為創造性地解決問題提供了更多的可能性。

在不受任何限制的情況下，集體討論問題能激發人的熱情。人人自由發言、相互影響、相互感染，能形成熱潮，突破固有觀念的束縛，最大限度地發揮創造性地思維能力。

在有競爭意識情況下，人人爭先恐後，競相發言，不斷地開動思維機器，力求有獨到見解，新奇觀念。心理學的原理告訴我們，人類有爭強好勝心理，在有競爭意識的情況下，人的心理活動效率可增加50%或更多。

二、德爾菲技術：

常用於「收集需求」過程中，屬於群體創新技術。這一方法的步驟是：

（1）根據問題的特點，選擇和邀請做過相關研究或有相關經驗的專家。

（2）將與問題有關的信息分別提供給專家，請他們各自獨立發表自己的意見，並寫成書面材料。

（3）管理者收集並綜合專家們的意見後，將綜合意見反饋給各位專家，請他們再次發表意見。如果分歧很大，可以開會集中討論；否則，管理者分頭與專家聯絡。

（4）如此反復多次，最後形成代表專家組意見的方案。

德爾菲法的典型特徵

（1）吸收專家參與預測，充分利用專家的經驗和學識；

（2）採用匿名或背靠背的方式，能使每一位專家獨立自由地作出自己的判斷；

（3）預測過程幾輪反饋，使專家的意見逐漸趨同。

優點：能充分發揮各位專家的作用，集思廣益，准確性高。能把各位專家意見的分歧點表達出來，取各家之長，避各家之短。

缺點：德爾菲法的主要缺點是過程比較復雜，花費時間較長。

三、帕累托圖：

常用於「實施質量控制」過程中。帕累托圖又叫排列圖、主次圖,是按照發生頻率大小順序繪制的直方圖，表示有多少結果是由已確認類型或范疇的原因所造成。它是將出現的質量問題和質量改進項目按照重要程度依次排列而採用的一種圖表。可以用來分析質量問題，確定產生質量問題的主要因素。標准帕累托圖按等級排序的目的是指導如何採取糾正措施：項目班子應首先採取措施糾正造成最多數量缺陷的問題。從概念上說，帕累托圖與帕累托法則一脈相承，該法則認為相對來說數量較少的原因往往造成絕大多數的問題或缺陷。

排列圖用雙直角坐標系表示,左邊縱坐標表示頻數,右邊縱坐標表示頻率.分析線表示累積頻率,橫坐標表示影響質量的各項因素,按影響程度的大小(即出現頻數多少)從左到右排列,通過對排列圖的觀察分析可以抓住影響質量的主要因素.

帕累托法則往往稱為二八原理，即百分之八十的問題是百分之二十的原因所造成的。帕累托圖在項目管理中主要用來找出產生大多數問題的關鍵原因，用來解決大多數問題。

X(經典帕累托圖)

四、控制圖：

常用於「規劃質量、實施質量控制」過程中，就是對生產過程的關鍵質量特性值進行測定、記錄、評估並監測過程是否處於控制狀態的一種圖形方法。根據假設檢驗的原理構造一種圖，用於監測生產過程是否處於控制狀態。它是統計質量管理的一種重要手段和工具。

它是一種有控制界限的圖，用來區分引起的原因是偶然的還是系統的，可以提供系統原因存在的資訊，從而判斷生產過於受控狀態。控制圖按其用途可分為兩類，一類是供分析用的控制圖，用來控制生產過程中有關質量特性值的變化情況，看工序是否處於穩定受控狀；再一類的控制圖，主要用於發現生產過程是否出現了異常情況，以預防產生不合格品。

7點規則：如果遇到連續7點數據落在平均線的同一側。那麼，應當考慮是否存在特殊原因。因為，一個點落在平均線一側的概率是1/2。連續兩點落在同一側的概率是1/2中的1/2=1/4。連續三點落在同一側的概率是1/4中的1/2=1/8。如此下去，連續七點落在同一側的概率是（1/2）X（1/2）X（1/2）X（1/2）X（1/2）X（1/2）X（1/2）=1/128=0.0078。這個概率值是千分之8。這個概率應當講是很小的。當我們在生產抽樣的時候，這樣小的概率是不應當被抽到的。現在被抽到了，說明不正常了，就有可能發生了特殊原因。

五、SWOT分析：

常用於「識別風險」過程中，其中，S代表strength(優勢)，W代表weakness(弱勢)，O代表opportunity(機會)，T代表threat(威脅)。其中，S、W是內部因素，O、T是外部因素。這種分析常用於企業內部分析方法，即根據企業自身的既定內在條件進行分析，找出企業的優勢、劣勢及核心競爭力之所在。

近來，SWOT分析已廣被應用在許多領域上，如學校的自我分析、個人的能力自我分析等方面。比如，在利用SWOT對自己進行職業發展分析時，可以遵循以下五個步驟：

第一步，評估自己的長處和短處每個人都有自己獨特的技能、天賦和能力。在當今分工非常細的環境里，每個人擅長於某一領域，而不是樣樣精通。(當然，除非天才)。舉個例子，有些人不喜歡整天坐在辦公室里，而有些人則一想到不得不與陌生人打交道時，心裡就發麻，惴惴不安。請作個列表，列出你自己喜歡做的事情和你的長處所在。同樣，通過列表，你可以找出自己不是很喜歡做的事情和你的弱勢。找出你的短處與發現你的長處同等重要，因為你可以基於自己的長處和短處上，作兩種選擇；或者努力去改正常的錯誤，提高你的技能，或是放棄那些對你不擅長的技能要求的學系。列出你認為自己所具備的很重要的強項和對你的學習選擇產生影響的弱勢，然後再標出那些你認為對你很重要的強弱勢。

第二步，找出您的職業機會和威脅。我們知道，不同的行業(包括這些行業里不同的公司)都面臨不同的外部機會和威脅，所以，找出這些外界因素將助您成功地找到一份適合自己的工作，對您求職是非常重要的，因為這些機會和威脅會影響您的第一份工作和今後的職業發展。如果公司處於一個常受到外界不利因素影響的行業里，很自然，這個公司能提供的職業機會將是很少的，而且沒有職業升遷的機會。相反，充滿了許多積極的外界因素的行業將為求職者提供廣闊的職業前景。請列出您感興趣的一兩個行業，然後認真地評估這些行業所面臨的機會和威脅。

第三步，提綱式地列出今後3-5年內您的職業目標。仔細地對自己做一個SWOT分析評估，列出您5年內最想實現的四至五個職業目標。這些目標可以包括：您想從事哪一種職業，您將管理多少人，或者您希望自己拿到的薪水屬哪一級別。請時刻記住：您必須竭盡所能地發揮出自己的優勢，使之與行業提供的工作機會完滿匹配。

第四步，提綱式地列出一份今後3-5年的職業行動計劃。這一步主要涉及到一些具體的內容。請您擬出一份實現上述第三步列出的每一目標的行動計劃，並且詳細地說明為了實現每一目標，您要做的每一件事，何時完成這些事。如果您覺得您需要一些外界幫助，請說明您需要何種幫助和您如何獲取這種幫助。例如，您的個人SWOT分析可能表明，為了實現您理想中的職業目標，您需要進修更多的管理課程，那麼，您的職業行動計劃應說明要參加哪些課程、什麼水平的課程以及何時進修這些課程等等。您擬訂的詳盡的行動計劃將幫助您做決策，就像外出旅遊前事先制定的計劃將成為您的行動指南一樣。

第五步，尋求專業幫助。能分析出自己職業發展及行為習慣中的缺點並不難，但要去以合適的方法改變它們卻很難。相信您的朋友、上級主管、職業咨詢專家都可以給您一定的幫助，特別是很多時候藉助專業的咨詢力量會讓您大走捷徑。有外力的協助和監督也會讓您更好的取得效。

六、敏感性分析：

常用於「實施定量風險分析」過程中，敏感性分析的作用是確定影響項目風險的敏感因素。尋找出影響最大、最敏感的主要變數因素，進一步分析、預測或估算其影響程度，找出產生不確定性的根源，採取相應有效措施。敏感性分析有助於確定哪些風險對項目具有最大的潛在影響。它把所有其他不確定因素保持在基準值的條件下，考察項目的每項要素的不確定性對日標產生多大程度的影響。敏感性分析最常用的顯示方式是龍卷風圖。龍卷風圖有助於比較具有較高不確定性的變數與相對穩定的變數之間的相對重要程度。

七、預期貨幣價值：

又稱風險暴露值、風險期望值，是定量風險分析的一種技術，常和決策樹一起使用，它是將特定情況下可能的風險造成的貨幣後果和發生概率相乘，此項目包含了風險和現金的考慮。正值表示機會，負值表示風險。每個可能結果的數值與發生機率相乘後加總即得到。

例：一專案投資100萬,有50%機率會延誤而罰款20萬則EMV值為多少?

答：100+(-20*50%)=90

八、蒙特卡羅法：

用於定量風險分析，是一種採用隨機抽樣（Random Sampling）統計來估算結果的計算方法。項目管理中蒙特卡羅模擬方法的一般步驟是：

1．對每一項活動，輸入最小、最大和最可能估計數據，並為其選擇一種合適的先驗分布模型；

2．計算機根據上述輸入，利用給定的某種規則，快速實施充分大量的隨機抽樣

3．對隨機抽樣的數據進行必要的數學計算，求出結果

4．對求出的結果進行統計學處理，求出最小值、最大值以及數學期望值和單位標准偏差

5．根據求出的統計學處理數據，讓計算機自動生成概率分布曲線和累積概率曲線(通常是基於正態分布的概率累積S曲線)

6．依據累積概率曲線進行項目風險分析。

⑥ 常用的數據分析方法有哪些

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，用公式層層分解該指標的影響因素。

舉例：分析某產品的銷培吵售額較低的原因，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據進行比較，是最通用的方法。

我們知道孤立的數據沒有意義，有對比才有差異。比如在時間維度上的同比和環比、增長率配閉侍、定基比，與競爭對手的對比、類別之間的對比、特徵和屬性對比等。對比法可以發現數據變化規律，使用頻繁，經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於B公司，但是B公司的增速迅猛，高於A公司，即使後期增速下降了，最後的銷售額還是趕超。

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數據和業務數據，最後分析評估出最好版本正式採用。A/Btest的流程如下：

（1）現狀分析並建立假設：分析業務數據，確定當前最關鍵的改進點，作出優化改進的假設，提出優化建議；比如說我們發現用戶的轉化率不高，我們假設是因為推廣的著陸頁面帶來的轉化率太低，下面就要想辦法來進行改進了

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

（3）設計與開發：製作2個或多個優化版本的設計原型並完成技術實現。

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

（5）採集並分析數據：收集實驗數據，進行有效性和效果判斷：統計顯著性達到95%或以上並且維持一段時間，實驗可以結束；如果在95%以下，則可能需要延長測試時間；如果很長時間統計顯著性不能達到95%甚至90%，則需要決定是否中止試驗。

（6）最後：根據試驗結果確定發布新版本、調整分流比例繼續測試或者在試驗效果未達成的情況下繼續優化迭代方案重新開發上線試驗。

流程圖如下：

四、象限分析

通過對兩種及以上維度的劃分，運用坐標的方式表達出想要的價值。由價值直接轉變為策略，從而進行一些落地的推動。象限法是一種策略驅動的思維，常與產品分析、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。

象限法的優勢：

（1）找到問題的共性原因

通過象限分析法，將有相同特徵的事件進行歸因分析，總結其中的共性原因。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）建立分組優化策略

五、帕累托分析

帕累托法則，源於經典的二八法則。比如在個人財富上可以說世界上20%的人掌握著80%的財富。而在數據分析中，則可以理解為20%的數據產生了80%的效果需要圍繞這20%的數據進行挖掘。往往在使用二八法則的時候和排名有關系，排在前20%的才算是有效數據。二八法是抓重點分析，適用於任何行業。找到重點，發現其特徵，然後可以思考如何讓其餘的80%向這20%轉化，提高效果。

一般地，會用在產品分類上，去測量並構建ABC模型。比如某零售企業有500個SKU以及這些SKU對應的銷售額，那麼哪些SKU是重要的呢，這就是在業務運營中分清主次的問題。

常見的做法是將產品SKU作為維度，並將對應的銷售額作為基礎度量指標，將這些銷售額指標從大到小排列，並計算截止當前產品SKU的銷售額累計合計占總銷售額的百分比。

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

ABC分析模型，不光可以用來劃分產品和銷售額，還可以劃分客戶及客戶交易額等。比如給企業貢獻80%利潤的客戶是哪些，佔比多少。假設有20%，那麼在資源有限的情況下，就知道要重點維護這20%類客戶。

六、漏斗分析

漏鬥法即是漏斗圖，有點像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用於像新用戶的開發、購物轉化率這些有變化和一定態賣流程的分析中。

上圖是經典的營銷漏斗，形象展示了從獲取用戶到最終轉化成購買這整個流程中的一個個子環節。相鄰環節的轉化率則就是指用數據指標來量化每一個步驟的表現。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，然後用轉化率來衡量每一個步驟的表現，最後通過異常的數據指標找出有問題的環節，從而解決問題，優化該步驟，最終達到提升整體購買轉化率的目的。

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

還有經典的黑客增長模型，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。這是產品運營中比較常見的一個模型，結合產品本身的特點以及產品的生命周期位置，來關注不同的數據指標，最終制定不同的運營策略。

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逐漸遞減趨勢的。通過拆解和量化整個用戶生命周期各環節，可以進行數據的橫向和縱向對比，從而發現對應的問題，最終進行不斷的優化迭代。

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束事件的行為路徑，即對用戶流向進行監測，可以用來衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，其最終目的是達成業務目標，引導用戶更高效地完成產品的最優路徑，最終促使用戶付費。如何進行用戶行為路徑分析？

（1）計算用戶使用網站或APP時的每個第一步，然後依次計算每一步的流向和轉化，通過數據，真實地再現用戶從打開APP到離開的整個過程。

（2）查看用戶在使用產品時的路徑分布情況。例如：在訪問了某個電商產品首頁的用戶後，有多大比例的用戶進行了搜索，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）進行路徑優化分析。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徵。例如：分析用戶是用完即走的目標導向型，還是無目的瀏覽型。

（5）對用戶進行細分。通常按照APP的使用目的來對用戶進行分類。如汽車APP的用戶可以細分為關注型、意向型、購買型用戶，並對每類用戶進行不同訪問任務的路徑分析，比如意向型的用戶，他進行不同車型的比較都有哪些路徑，存在什麼問題。還有一種方法是利用演算法，基於用戶所有訪問路徑進行聚類分析，依據訪問路徑的相似性對用戶進行分類，再對每類用戶進行分析。

以電商為例，買家從登錄網站／APP到支付成功要經過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等過程。而在用戶真實的選購過程是一個交纏反復的過程，例如提交訂單後，用戶可能會返回首頁繼續搜索商品，也可能去取消訂單，每一個路徑背後都有不同的動機。與其他分析模型配合進行深入分析後，能為找到快速用戶動機，從而引領用戶走向最優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/用戶在經過一定時間之後，仍然具有訪問、登錄、使用或轉化等特定屬性和行為，留存用戶占當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，以登錄行為認定的留存為例：

第一種日留存，日留存又可以細分為以下幾種：

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

（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）/第一天新增總用戶數

（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）/第一天新增總用戶數

（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）/第一天新增總用戶數

（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）/第一天新增總用戶數

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

第三種月留存，以月度為單位的留存率，指的是每個月相對於第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數。留存率是針對新用戶的，其結果是一個矩陣式半面報告（只有一半有數據），每個數據記錄行是日期、列為對應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

聚類分析屬於探索性的數據分析方法。通常，我們利用聚類分析將看似無序的對象進行分組、歸類，以達到更好地理解研究對象的目的。聚類結果要求組內對象相似性較高，組間對象相似性較低。在用戶研究中，很多問題可以藉助聚類分析來解決，比如，網站的信息分類問題、網頁的點擊行為關聯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（SpectralClustering），層次聚類（HierarchicalClustering）。以最為常見的K-means為例，：

可以看到，數據可以被分到紅藍綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇應有其特有的性質。顯然，聚類分析是一種無監督學習，是在缺乏標簽的前提下的一種分類模型。當我們對數據進行聚類後並得到簇後，一般會單獨對每個簇進行深入分析，從而得到更加細致的結果。

⑦ 常用的數據分析方法有哪些

通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

②分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算;而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

③預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額;另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

④漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

⑤AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

⑧ 數據分析的方法有哪些

一、數據分析方法及步驟

1. 數據清理：收集的原始數據通常需要清洗和轉換以便有效分析，數據清理主要包括完整性檢查、格式轉換、缺失值處理、異常值處理等。

2. 數據可視化：通過數據可視化，可以將復雜的數據變得更加直觀和易於理解，可視化數據分析技術包括柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、平行坐標圖等。

3. 數據挖掘：數據挖掘是一種從大量數據中查找隱藏信息的技術，常用的數據挖掘技術有關聯規則挖掘、分類、聚類、異常檢測等。

4. 統計推斷：統計推斷通常用來從樣本數據中推斷總體情況，常用的統計推斷方法包括卡方檢驗、t檢驗、線性回歸分析等。

5. 機器學習：機器學習是一種從數據中學習規律，並預測未知數據的一種技術，常用的機器學習方法包括決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機、K-means聚類等。

二、比如t檢驗

t檢驗是一種常用的假設檢驗方法，可以用來檢驗一個樣本的平均值是否與總體平均值相同。舉個例子，假設一家公司想要知道女員工的平均工資是否與整個公司的平均工資相同，於是他們抽取了20名女員工的工資數據，然後計游慶算出了女員工的平均工資。接下來，他們使用t檢驗來檢驗女員工的平均工資是否與整個公司的平均工資相同。首先，他們需要計算樣本的t統計量，然後計算出p值，最後根據p值來判斷他們的假設是否成立。如果p-value小於某個顯著性水平（通常設定為0.05），則可以拒絕原假設，即女員工的平均工資與整個公司的平均工資不相同。

三、比如卡方檢驗

卡方檢驗是一種常用的獨立性檢驗方法，可以用來檢驗兩個變數之間是否存在獨立性。舉個例子，假設一家公司想要知道員工的性別是否與部門之間存在獨立性。於是他們抽取了200名員工，並分別記錄了他們的性別和部門信息。接下來，他們使碧磨舉用卡方檢驗來檢驗員工的性別是否與部門獨立。首先，他們需悔碧要構建一個2X2的混淆矩陣，然後計算出卡方統計量，最後根據卡方統計量計算出p值，然後根據p值來判斷他們的假設是否成立。如果p-value小於某個顯著性水平（通常設定為0.05），則可以拒絕原假設，即員工的性別與部門不獨立。

四、比如線性回歸分析

線性回歸分析是一種常用的數據分析方法，可以用來預測一個樣本的數值型輸出變數，可以用來研究兩個或多個變數之間的關系。舉個例子，假設一家公司想要知道員工工資水平與工作年限之間的關系，於是他們抽取了100名員工的工資和工作年限的數據，然後使用線性回歸分析來探究這兩個變數之間的關系。首先，他們需要計算出擬合函數的參數，然後評估擬合模型的精度，最後根據擬合模型的精度來判斷兩個變數之間的關系。如果精度高，則可以認為員工工資水平與工作年限之間存在一定的關系。

五、數據分析的一些方法論和工具

1. SWOT分析：SWOT分析是一種綜合考慮企業內外環境的分析方法，通過識別企業內部的優勢和劣勢，以及外部的機會和威脅，可以幫助企業制定有效的戰略。

2. 波士頓矩陣：波士頓矩陣是一種用於識別企業可利用的產品和市場的工具，可以幫助企業確定其市場營銷策略。

3. PEST分析：PEST分析是一種評估企業外部環境的綜合分析方法，可以幫助企業識別政治、經濟、社會和技術四個外部環境要素中的機會和威脅。

4. 生命周期分析：生命周期分析是一種用於評估產品或服務在市場上的表現情況的工具，可以幫助企業制定更有針對性的營銷策略。

5. 五力分析：五力分析是一種評估企業所處的市場環境的工具，可以幫助企業了解其市場的競爭態勢，並制定更有效的策略。