三種簡單的數據分析方法

⑴ 三種數據分析方法

首先，常見的數據分析方法有9種： 對比分析，多維度拆解分析，漏斗觀察 ，分布分析，用戶留存分析，用戶畫像，歸因查找，路徑挖掘，行為序列分析。

這里將重點展開分享前三種數據分析方法：  對比分析，多維度拆解分析，漏斗觀察。

1、對比分析 

對比分析是 最基礎最常見 的數據分析方法，能 直觀的看出事物某階段的變化，並且可以准確、量化地表達出這種變化/差距是多少 ，重點從「比什麼」「怎麼比」「跟誰比」三個維度進行分析。

（1）比什麼 

比什麼，分為絕對值（#）和比例值（%）的比較。

絕對值本身已是具備「價值」的數據，比如銷售金額2000元，閱讀數10000萬，單看數字不易得知問題的嚴重程度；

比例值只有在具體環境中看比例才具備對比價值 ，比如活躍佔比，注冊轉化率， 單看比例值容易受到極端值的影響。 

（2）怎麼比 

怎麼比，分為環比和同比。

常見的環比有日環比，月環比 ，是指 與當前時間范圍相鄰的上一個時間范圍對比 ，主要用於對短期內具備連續性的數據進行分析，如指標設定；

常見的同比有周同比，年同比 ，是指 與當前時間范圍上層時間范圍的前一范圍中同樣位置進行數據對比分析 ，主要用於觀察更長期的數據集，消除短期數據的干擾。

（3）和誰比 

和誰比，分為和自己比、和行業比。

和自己比 ，可以從不同的時間維度，不同的業務線，過往經驗估計，跟自己比較；

和行業比 ，可以觀察分析得出是自身因素，還是行業趨勢，比如都跌的時候，能否比同行跌的少？都漲的時候，能都比同行漲的快？ 

現在回到上面這條「飛豬公關數據」「放假消息公布以後，10點到12點，國內機票的預定量，比上周同時段增長超過50%；國際機票的增長更加驚人，超過了150%。」 

很顯然， 

「50%，150%」都是比例值； 

「比上周同時段增長...」由於是#五一放假4天#消息導致的數據短期內連續上漲，所以選擇的是周同比； 

「國內機票的預定…國際機票...」飛豬是在跟自己比，若有行業數據公布作為依據，可以判斷飛豬是比同行漲的快/慢。 

2、多維度拆解 

多維度拆解，是最重要的一種思維方式， 一個單一指標是不具備分析價值的，我們需要從多個維度進行拆解分析才有意義，最終以獲得更加全面的數據洞察。 

數據分析的本質是用不同的視角去拆分，觀察同一數據指標。多維度拆解的本質多維度拆分指標/業務流程，來觀察數據變動。 

多維度拆解的適用場景： 

（1） 分析單一指標的構成、比例時 ，比如分欄目的播放量、新老用戶比例；

（2） 針對流程進行拆解 ，比如不同渠道的瀏覽、購買轉化率，不同省份的活動參與漏斗；

（3） 還原行為發生時的場景 ，比如打賞主播的用戶的等級、性別、關注頻道，是否在WiFi或4G環境下。

現在回到第一個場景：「比如，某段時間公司做了一波網紅大V推廣，老闆想看看推廣效果，你需要來個復盤分析…」 

這時就需要用到多維度拆解分析方法，大致的分析思路這樣這樣： 

（1）從APP啟動事件來分析 

按照 設備類型 查看，比如Android、iPhone…不同機型的啟動情況；

按照 啟動來源 來看，比如是從桌面、簡訊、PUSH…不同來源的啟動情況；

按照 城市等級 觀察，比如一線、二線、三線及以下…不同城市的啟動情況；

按照 新老用戶 細分，比如總體、新用戶、老用戶...不同用戶群體的啟動情況。

（2）從業務流程拆解 

比如對於簡單的「注冊——>下單——>支付」流程而言：

支付漏斗按照 渠道 查看，渠道可能分為網路、頭條、微信公眾號…

支付漏斗按照 城市 來看，城市可能分為一線、二線、三線及以下…

支付漏斗按照 設備 來看，設備可能分為Android、iPhone…

3、漏斗觀察 

漏斗觀察的分析方法我們常見且熟悉，它的運作原理是 通過一連串向後影響的用戶行為來觀察目標。 

適用於有明確的業務流程和業務目標的業務，不適用於沒有明確的業務流程、跳轉關系紛繁復雜的業務。 

通過漏斗觀察核心業務流程的健康程度。 

盤點一下在建立漏斗時容易掉的坑： 

（1）首先漏斗觀察需要有一定的時間窗口 ，具體需要根據業務實際情況，選擇對應的時間窗口。 

按天觀察 ，適用於對用戶心智的影響只在短期內有效的情況，比如一些短期活動（當前有效，倒計時設置等）； 

按周觀察 ，適用於業務本身復雜，用戶決策成本高，需要跨日才能完成的情況，比如投資理財，開戶注資； 

按月觀察 ，適用於用戶決策周期更長的情況，比如裝修買房。 

（2）其次漏斗觀察是有嚴格順序的 ，不可以用ABCDE（僅搜索途徑的數據）的漏斗，看ACE（包含分類、搜索、推薦位三條途徑的數據）的數據 。

（3）漏斗的計算單位可以基於用戶，也可以基於時間。

觀察用戶，是關心整個業務流程的推動；

觀察事件，是關心某一步具體的轉化率，但無法獲知事件流轉的真實情況。

（4）結果指標的數據不符合預期時，需要自查是否只有一個漏斗能夠觸達最終目標 ，也就是檢查下，是否出現第二個坑的情況。

四、案例分享——某款社交APP在國慶期間數據猛漲原因分析

場景是這樣，現在有一款匿名社交APP，類似於探探，數據范圍在 2018 年 9 月 1 日 - 10 月 14 日之間，其中在國慶期間數據猛漲，試分析其原因。

（1）首先定義「數據猛漲」

作為一款匿名社交產品，可以選擇觀察「注冊成功」事件。

由於產生行為數據的時間較短，所以最後選擇關注「注冊用戶數的日環比是否有比較大的增漲」，並按照「注冊成功」事件的「觸發用戶數」進行查看：

（2）發現異常定位問題

從上面這張注冊成功的觸發用戶數折線圖可以看出，國慶期間的注冊用戶日環比存在較高的數據增長差，就是折線右側出現的一段高峰。

由此判斷，國慶期間由於某種原因造成了注冊用戶數的大幅增長，具體原因，待進一步拆解分析。

（3）多維度拆解分析

按照操作系統區分觀察，可以發現Android的漲幅明顯高於iOS，iOS稍有漲幅，但漲幅不明顯。

這一步仍無法直接定位問題，需進一步拆解分析。

上圖 按照注冊方式觀察 ，微信、微博、手機號這三種注冊方式，在國慶期間均有漲幅且漲幅相似，可初步判斷注冊方式與此次數據異常無關。

上圖 按照性別觀察 ，男生和女生在國慶期間均有漲幅，男生略高於女生，但仍無法直接定位問題，需進一步拆解分析；

上圖 按照年齡觀察 ，不同年齡層的用戶在國慶期間均有漲幅且漲幅相似，可初步判斷年齡與此次數據異常無關。

問題來了！按照省份觀察 ，上圖明顯看到有一根折現異常升高！

其實是海南省的日環比漲幅增高，除此之外，雲南省的環比漲幅相較其他省份也明顯升高。

綜上觀察分析基本可以判斷，國慶期間數據猛漲，跟海南省、雲南省的注冊用戶數大幅增長有關，具體原因待進一步拆解分析。

繼續 按照城市觀察 ，篩選條件設置為省份等於海南省，雲南省，直觀看到麗江市、大理市、三亞市、海口市國慶期間數據猛漲。

綜合以上多維度分析發現，國慶期間數據猛漲，主要是由於 麗江市、大理市、三亞市、海口市 四個城市有明顯漲幅。

而這四個城市都屬於旅遊城市，且數據增長時期伴隨國慶假期。

於是猜測可能是，該款匿名社交產品在國慶期間，面向這四個熱門旅遊目的地，做了推廣活動，關於數據猛漲真實的具體原因，還需要與市場、運營、或負責增長相關的同事溝通確認。

⑵ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時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。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據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行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進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。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？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主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數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間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時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維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

⑶ 數據分析必讀干貨：簡單而實用的3大分析方法

導讀：數據分析師需要哪些「專業技能」？如果有人建議你去學習R語言、tableau、PowerBI，那麼我建議你不如先從最基礎也是最核心的數據分析方法學起。

在一家年銷售不到10億的電商公司（行業中大部分電商企業年銷售可能都不到1個億），你只要掌握一些基礎的數據分析方法，再配合Excel表格，就足夠你完成各種數據化運營工作了。

本文主要講解日常數據分析中，最常用的三大數據分析方法 。內容雖然簡單，但是其中充滿了大量的細節方面的實用技巧。

01 對比

對比是所有數據分析方法中最基礎，也是大家耳熟能詳的一個。俗話說，無對比，不分析。說的就是對比分析法了。

在實際分析場景中，對比有不同的應用維度。比如有環比、同比、橫比、縱比、絕對值對比，相對值對比等。下面我們分別解釋一下它們的不同應用場景。

1. 絕對值對比與相對值對比

從概念上而言，絕對值包含正數、負數和零值。在電商數據分析中，一般是指正數之間的對比較多，如銷售額、退貨額等；相對值對比，則是指轉化率、完成率等這類相對數之間的對比。

2. 環比

環比是指統計周期內的數據與上期數據的比較，比如2017年6月數據與2017年5月數據的比較。

在電商數據分析中，由於每個自然月之間的銷售差額比較大，如果採用絕對指標，便很難通過對比觀察到業務的變化。

因此，一般會採用相對指標來做環比分析，如2017年6月的銷售達標率是102%，2017年5月的銷售達標率是96%；這樣便很容易知道兩個月度之間轉化率的好壞優劣了。然而，如果我們用絕對值來對比：2017年6月銷售額500萬，2017年5月銷售額300萬，這樣的對比便很難判斷究竟哪個月的銷售額完成得更好。

3. 同比

同比是指統計周期內數據與去年同期數據之間的對比，比如2017年6月銷售額是500萬，2016年6月銷售額是450萬，同比增加11.1%。

在電商分析中，同比是應用最廣泛的數據分析方法。通過同比，我們能大致判斷店鋪的運營能力在最近一年中，是保持增長還是呈下滑趨勢。

同時，也可以根據同比增長趨勢，來制訂初步的銷售計劃。如表3-4所示，假設現在店鋪流量同比下降8%（流量下降是平台趨勢），客單價保持不變的情況下，要想實現店鋪銷售業績的上升，唯有提升轉化率。

因此，我們通過表3-4的模擬推算，可以得知，當轉化率提升21%，到達0.35%時（0.35%轉化率被認為是行業的平均值），業績會提升11%。

▼表3-4 店鋪銷售計劃推算模擬表

4. 橫向對比與縱向對比

所謂橫向對比與縱向對比，是指空間與時間兩個不同的維度之間的對比。橫向對比是空間維度的對比，指同類型的不同對象在統一的標准下進行的數據對比。如「本店」與「競品」之間的對比；縱向對比是時間維度的對比，指同一對象在不同時間軸上的對比。如前面提到的「同比」「環比」都是縱向對比。

5. 份額

嚴格地說，「份額」屬於橫向對比的一種。由於在實際分析場景中它經常會被忽略，因此單獨羅列出來，加以說明。

在某些情況下，數據表格中多一個「份額」，會讓表格清晰明了許多。

如表3-5所示，假設我們要分析「某品牌天貓、京東、唯品會三大渠道」的「上衣、下衣、連衣裙和其他」在「Q1～Q4季度」的銷售趨勢和表現。常規的分析方法是，按照表1的表格結構，將各種數據有層次地展現出來。這時，所有的銷售數據在表格中可以層次分明地一覽無余。

▼表3-5 以份額處理的數據表格

但是，如表1這般的數據卻不能直觀告訴我們每個銷售類別在不同渠道和不同季度的銷售趨勢是什麼。因此，在數據分析中便需要加入表2這樣的「份額」分析表格。如此，我們便可一目瞭然地掌握每個類別在不同渠道、不同時期的銷售趨勢。因此也就達到了數據分析的目的。

很多數據分析師往往只是完成了「表1」的分析步驟，卻缺少臨門一腳，沒有把「表2」也同步呈現出來。

02 細分

細分，是一種從概念上理解非常容易，但實際應用起來卻很難的分析方法。

細分分析法，常用於為分析對象找到更深層次的問題根源。難點在於我們要理解從哪個角度進行「細分」與「深挖」才能達到分析目的。就好像高中課程中解幾何題一樣，如果找對了「解題思路」，問題就迎刃而解；如果「解題思路」錯了，勞心費力不說，問題還解決不了。

在實際應用中，細分有許多不同的方法，就如同我們在解題時，有各種不同的「解題思路」一樣。有時候，面對同一個問題，兩個不同的解題思路都可以達到解題的目的；但更多時候，只有唯一正確的解題思路才可以正確地解題。所以，在分析之前，選擇正確的『細分』方法便非常重要。

下面，我們就具體來看一下，在細分分析中，有哪些解題思路。

1. 分類分析

就是指對所有需要被分析到的數據單元，按照某種標准打上標簽，再根據標簽進行分類，然後使用匯總或者對比的方法來進行分析。

在服裝行業中，常用於做分類分析的標簽有「類目」「價格帶」「折扣帶」「年份」「季節」等。

通過從「年份」「季節」的維度來對商品庫存進行細分，我們可以輕松地知道有多少貨屬於「庫存」，有多少貨屬於「適銷品」；

通過從「折扣帶」的維度來對銷售流水進行細分，我們可以大致知道店鋪的盈利情況；

通過從「類目」的維度對銷售流水和庫存同時進行細分，我們可以知道統計周期內品類的銷售動態與庫存滿足度。

2. 人—貨—場

「人—貨—場」能夠為人提供宏觀視野的分析。其原理類似於分類分析，即將所有需要被分析到的數據單元，打上「人」「貨」「場」的標簽，然後再進行相應的數據分析與處理。

在實際應用場景中，「人—貨—場」分析法往往被靈活運用在初步診斷某一競品店鋪時。

如圖3-3所示是利用「人—貨—場」邏輯方法來分析競品店鋪的主流思路。在分析之前，先把「解題思路」用「人—貨—場」的方式羅列出來，把所有能夠想到的有用的「分支」都羅列出來，然後查漏補缺、標注重要與非重要。最後，再按此「解題思路」來進行分析。便可達到事半功倍的分析效果。

▲圖3-3 利用「人—貨—場」細分方法初步分析競品店鋪

3. 杜邦分析法

細分分析方法中，還有一種知名的分析方法，叫「杜邦分析法」。在電商數據分析中，杜邦分析也是常被使用的分析方法之一。

網路中對杜邦分析的解釋是：「杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用幾種主要財務比率之間的關系來綜合分析企業的財務狀況。具體來說，它是一種用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平，從財務角度評價企業績效的一種經典方法。」由此可見，杜邦分析主要是用於企業的財務分析之中。

但是在電商中，杜邦分析常被用於尋找銷售變化的細小因素之中。如圖3-4所示，便是根據杜邦分析原理，將所有影響到銷售額的量化指標都統計出來的一種常用分析方法。此種方法，有助於我們從細小的數據顆粒中找到影響銷售變化的元素。

▲圖3-4 銷售變化的原因分析

03 轉化

轉化分析是電商、游戲等互聯網行業的特定分析方法，在傳統行業的零售分析中並不常見。轉化分析常用於頁面跳轉分析、用戶流失分析等業務場景。

轉化分析的表現形式一般是選用漏斗模型，如圖3-5所示，便是模擬了某電商店鋪的流量轉化情況，並以漏斗圖的形式展現出來。

▲圖3-5 電商常見的流量轉化漏斗圖

這張圖模擬了從店鋪的瀏覽商品人數到加購人數，然後生成訂單、支付訂單，直到最後支付成功的漏斗示意圖。

從圖3-5的示例中，反推「轉化」分析方法，我們應該得到以下結論：

轉化分析方法的前提，是我們需要首先確定一條「轉化路徑」（如圖3-5左側的路徑所示），這條路徑就是我們的「解題方法」，是決定我們接下來的分析能否達成目標的重要因素。

當「轉化路徑」確定後，我們需要把「路徑」中的各個「節點」羅列出來，並把節點下的重要數據統計出來。

最後，根據路徑把各節點的數據用漏斗圖的形式表達出來。

同時，轉化分析還可用於店鋪微觀方面的「轉化」洞察。譬如在某一次店鋪舉行大促活動時，我們需要分析大促期間「活動二級頁」的流量轉化效果如何。此時，我們便可以參照如圖3-6所示的漏斗模型。

▲圖3-6 活動頁效果分析的漏斗圖

在以上案例中，我們將轉化路徑定義為「活動頁→詳情頁→支付頁面（下單）→支付成功（購買）」四個節點。然後統計每個頁面的流量到達數量，於是得出如圖3-6所示的漏斗圖。

通過此圖，可以清晰明確地診斷出此次活動二級頁在「下單→付款」環節轉化率僅40%，存在一定問題。在支付界面的流量跳失，很可能是價格過高所致。

本文摘編自《電商數據分析與數據化運營》，經出版方授權發布。

⑷ 數據分析的方法有哪些

數據分析的方法有：對比分析法，分組分析法，預測分析法，漏斗分析法，AB測試分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假設性分析法。

1.對比分析法：對比分析法指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。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

數據分析方法是‬數據統計學‬當中‬應用‬非常‬廣泛‬的方法‬，具體‬方法‬有很多種‬，具體採用的時候因人而異。

⑸ 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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⑹ 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，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兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
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 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

⑺ 數據分析的三大方法

數據分析的三大方法：分析搜索數據、分析統計數據、分析行為數據。

數據分析，是對用戶行為的量化分析，它能夠從痕跡倒推出行為，然後把一切用戶的秘密都告訴你。數據分析的能力是當代互聯網時代，每一個人都必須具備的能力。

第一個方法是分析搜索數據。用戶有需求，他們第一時間，會上哪找答案呢？他們會上搜索引擎。用戶的需求，會通過「搜索關鍵字」，清晰無比地攤在你面前。

第三個方法是分析行為數據。有限的研發經費，是投資買域名，開發PC網站，還是做基於H5頁面的手機應用呢？這時，你就要分析用戶的行為數據了。很多人都知道，2017年天貓雙11的交易額達到了1682億，但是很多人沒有注意在屏幕上這個驚人的數字右下角。

有個小小的，同樣驚人的數字，叫無線成交佔比。這個數字在2014是45%，2015年68%，2016年82%，2017年達到了90%。也就是說，90%用戶的行為，已經移到了手機上。根據對這個行為數據的分析，你的決定應該很明顯了吧。

⑻ 統計數據分析的基本方法有哪些

1、對比分析法

就是將某一指標與選定的比較標准進行比較，比如：與歷史同期比較、與上期比較、與其他競爭對手比較、與預算比較。一般用柱狀圖進行呈現。

2、結構分析法

就是對某一項目的子項目佔比進行統計和分析，一般用餅圖進行呈現。比如：A公司本年度營業額為1000萬，其中飲料營業額佔33.6%、啤酒佔55%，其他產品的營業額佔11.4%。

3、趨勢分析法

就是對某一指標進行連續多個周期的數據進行統計和分析，一般用折線圖進行呈現。比如：A公司前年度營業額為880萬，去年900萬，本年度1000萬，預計明年為1080萬。

4、比率分析法

就是用相對數來表示不同項目的數據比率，比如：在財務分析中有“盈利能力比率、營運能力比率、償債能力比率、增長能力比率”。

5、因素分析法

就是對某一指標的相關影響因素進行統計與分析。比如，房價與物價、土地價格、地段、裝修等因素有關

6、綜合分析法

就是運用多種分析方法進行數據的統計與分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

⑼ 數據分析常用的方法有哪些

1、簡單趨勢

通過實時訪問趨勢了解供應商及時交貨情況。如產品類型，供應商區域(交通因子)，采購額，采購額對供應商佔比。

2、多維分解

根據分析需要，從多維度對指標進行分解。例如產品采購金額、供應商規模(需量化)、產品復雜程度等等維度。

3、轉化漏斗

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

4、用戶分群

在精細化分析中，常常需要對有某個特定行為的供應商群組進行分析和比對;數據分析需要將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優化供應鏈，提升供應鏈穩定性。

5、細查路徑

數據分析可以觀察供應商的行為軌跡，探索供應商與本公司的交互過程;進而從中發現問題、激發靈感亦或驗證假設。

6、留存分析

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

7、A/B 測試

A/B測試就是同時進行多個方案並行測試，但是每個方案僅有一個變數不同;然後以某種規則優勝略汰選擇最優的方案。數據分析需要在這個過程中選擇合理的分組樣本、監測數據指標、事後分析和不同方案評估。

⑽ 分享!三大類實用的數據分析方法

一、業務分析類

杜邦分析法目前主要用於財務領域，通過財務比率的關系來分析財務狀況，其核心要點是將一個大的問題拆分為更小粒度的指標，以此了解問題出在了哪兒，從而對症下葯。

以電商行業為例，GMV(網站成交金額)是考核業績最直觀的指標，當GMV同比或環比出現下滑時候，需要找到影響GMV的因素並逐一拆解。

二、用戶分析類

TGI指數又稱目標群體指數，可反映目標群體在特定研究范圍內的強勢或弱勢。TGI指數=用戶分類中具有某一特徵的群體所佔比例/總體中具有相同特徵的群體所佔比例*100

TGI指數表徵不同特徵用戶關注問題的差異情況，其中TGI指數等於100表示平均水平，高於100，代表該類用戶對某類問題的關注程度高於整體水平。

三、產品運營類

產品運營是一個長期的過程，需要定期對產品的使用數據進行監控，通過用戶行為分析發現問題，從而確定運營的方向，同時也可以用於評估運營的效果。

產品運營的常用指標如下：

使用廣度：總用戶數，月活;

使用深度：每人每天平均瀏覽次數，平均訪問時長;

使用粘性：人均使用天數;

綜合指標：月訪問時長=月活*人均使用天數*每人每天平均瀏覽次數*平均訪問時長。

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