Ⅰ 大白話談大數據：數據分析方法之對比分析
對比分析是數據分析中最常用、好用、實用的分析方法，它是將兩個或兩個以上的數據進行比較，分析其中的差異，從而揭示這些事物代表的發展變化情況以及變化規律。
先看看思維導圖：
使用分析方法（和誰比）
如何使用對比分析法，就要先考慮 和誰比 這個問題。
和自己比較
通過和自己過去的平均值相比，發現問題，圍繞問題進行分析，出現的問題是自身問題導致的還是行業問題導致的，如果自己的環比出現了問題，就要從自身上找原因，提高活躍率。
和行業比較
將自己的平均值和行業平均值進行比較，和同行一比，往往會發現很多問題。
使用分析方法（如何比較）
第二個要考慮的問題就是 如何比較 ？
數據整體的大小 ：用某些指標來衡量整體數據的大小，常用的數據指標為：平均值、中位數、某個業務指標
數據整體波動 ：用變異系數來衡量整體數據的波動情況
趨勢變化 ：運用對比分析來分析趨勢變化的時候，最主要的是找到合適的對比標准。找到標准，將對比對象的指標與標准進行對比，就能得出有結果了。目前常用標準是時間標准、空間標准、特定標准。
第一類時間標准 ：
動作前後對比 ，可以看到動作前後的效果，如對比某次營銷活動前後的對比。
時間趨勢對比 ，可以評估指標在一段時間內的變化，可以通過環比，來判斷短時間內趨勢的變化。
與去年同期對比 ，當數據存在時間周期變化的時候，可以與去年同期對比，剔除時間周期變化因素。通過同比，來判斷短時間內趨勢的變化。
環比：本月和上個月比較，短時間的比較
同比：本年和上一年比較，長時間的比較
第二類空間標准 ：
A/B測試 ，在同一時間維度，分別讓組成成分相同的目標用戶，進行不同的操作，最後分析不同組的操作效果，A/Btest我接下去也會講。
相似空間對比 ，運用兩個相似的空間進行比較，找到二者的差距，比如同類型甲APP（貝殼）乙APP（自如）的年留存率情況，明顯看出哪個APP的留存率更高，日常生活中相似空間比較常用的就是城市、分公司之間的對比。
先進空間對比 ，是指與行業內領頭羊對比，知曉差距多少，再細分原因，從而提高自身水平。如淘寶和京東的對比。
第三類特定標准 ：
與計劃值對比 ，目標驅動運營，在營銷中會制定年、月、甚至日的目標，通過與目標對比，分析自己是否完成目標，若未完成目標，則深層次分析原因。目標驅動的好處，就是讓運營人員一直積極向上努力的去完成目標，從而帶動公司盈利。
與平均值對比 ，與平均值對比，主要是為了知曉某部分與總體差距。
與理論值對比 ，這個對比主要是因為無歷史數據，所以這個時候只能與理論值對比。理論值是需要經驗比較豐富的員工，利用工作經驗沉澱，參考相似的數據，得出來的值。
對比分析方法原則
對比分析需要堅持可比性原則：對比對象相似，對比指標同質
對比對象相似 ：進行比較的時候注意，比較規模要一致，對比對象越相似，就越具有可比性，比如說不能用你的工資和思聰的零花錢進行比較，這樣不公平。如果要比，就和你出生，教育背景相似的人進行比較。當然這只是個不恰當的例子haha
對比指標同質： 同質可以表現在下面三點：
1.指標口徑范圍相同 ，比如甲 APP 與乙 APP 的用戶年留存率比較，如果用甲 APP 18年的用戶留存率，那乙 APP 也需要是18年的，不能拿乙17年的與甲18年的比較。
2.指標計算方法一樣 ，也就是計算公式相同，比如一個用除法、一個用加法進行計算。
3.指標計量單位一致 ，不能拿身高和體重進行比較，二者常用單位一個是厘米，一個是千克。
分析方法應用
舉一個例子吧，A/Btest
什麼是A/B測試呢？為統一個目標制定兩個版本，這兩個版本只有某個地方不一樣，其他地方保持不變，讓一部分用戶使用A版本，一部分用戶使用B版本，A版本為實驗組，B版本為對照組，兩個版本運行一段時間後，分別統計兩組用戶的表現，然後對兩組數據進行對比分析，選擇效果好的版本，正式發布給全部用戶。
當然現實中的A/Btest也遠沒有這么簡單，我接下去會寫一篇文章專門講講A/Btest的，挖坑+1 hahaha
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Ⅱ 兩個指標的組合分析最適合用哪種分析法
兩個指標的組合分析最適合用的分析法：
1、邦財務分析體系
利用幾種主要的財務比率之間的關系來綜合地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。以凈資產收益率為核心，通過分析各分解指標的變動對凈資產收益率的影響來揭示企業獲利能力及其變動原因。
2、沃爾比重評分法
是指將選定的財務比率用線性關系結合起來，並分別給定各自的分數比重，然後通過與標准比率進行比較，確定各項指標的得分及總體指標的累計分數，從而對企業的信用水平作出評價的方法。沃爾比重評分法的公式為：實際分數=實際值÷標准值×權重。
Ⅲ 最常用的大數據分析方法有哪些
1、對比分析對比分析法不管是從生活中還是工作中，都會經常用到，對比分析法也稱比較分析法，是將兩個或兩個以上相互聯系的指標數據進行比較，分析其變化情況，了解事物的本質特徵和發展規律。
在數據分析中，常用到的分3類：時間對比、空間對比以及標准對比。
2、漏斗分析
轉化漏斗分析是業務分析的基本模型，最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。
其中，我們往往關注三個要點：
①從開始到結尾，整體的轉化效率是多少?
②每一步的轉化率是多少?
③哪一步流失最多，原因在什麼地方?流失的用戶符合哪些特徵?
3、用戶分析
用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細查等。
可將用戶活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標;通過用戶行為事件序列，用戶屬性進行分群，觀察分群用戶的訪問，瀏覽，注冊，互動，交易等行為，從而真正把握不同用戶類型的特點，提供有針對性的產品和服務。
4、指標分析
在實際工作中，這個方法應用的最為廣泛，也是在使用其他方法進行分析的同時搭配使用突出問題關鍵點的方法，指直接運用統計學中的一些基礎指標來做數據分析，比如平均數、眾數、中位數、最大值、最小值等。在選擇具體使用哪個基礎指標時，需要考慮結果的取向性。
5、埋點分析
只有採集了足夠的基礎數據，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。
通過分析用戶行為，並細分為：瀏覽行為，輕度交互，重度交互，交易行為，對於瀏覽行為和輕度交互行為的點擊按鈕等事件，因其使用頻繁，數據簡單，採用無埋點技術實現自助埋點，即可以提高數據分析的實效性，需要的數據可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要採集更豐富信息的行為。
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Ⅵ 、不同指標間的相互關系相互影響用什麼統計學方法分析
可以用相關分析，計算相關矩陣來判斷變數間的相關關系。
如果判斷僅在變數a,b,c間有相關性，可以知道a,b,c間相互影響，其他變數的影響作用不顯著。