流量數據分析的方法

㈠ 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

對於互聯網平台而言的產品，主要可以分為兩大類：商品和服務。想要通過數據分析提高產品的銷量，首先要了解哪些數據需要分析？

哪些數據需要分析？

一、運營模塊

從用戶的消費流程來看，可以劃分為四個部分：引流，轉化，消費，存留。

• 流量

流量主要體現在引流環節，按照流量結構可以分為渠道結構，業務結構以及地區結構等。渠道結構，可以追蹤各個渠道的流量情況，通過渠道流量佔比來分析各渠道的質量。業務結構，根據指定業務對活動的流量進行追蹤，觀察活動前，中，後流量的變化情況，對活動效果做出評估。

• 轉化率

轉化率=期望行為人數/作用總人數。提升轉化率意味著更低的成本，更高的利潤, 最經典的分析模型就是漏斗模型。

• 流失率和留存率

通過各個渠道或者活動把用戶引流過來，但過一段時間就會有用戶流失掉，這部分用戶就是流失用戶，而留下來的這部分用戶就是留存用戶。流失可以分為剛性流失，體驗流失和競爭流失，雖然流失是不可避免的，但可以根據對流失的分析，做出相應的對策來挽留用戶。關於留存，通過觀察存留的規律，定位存留階段，可以輔助市場活動、市場策略定位等，同時還可以對比不同用戶、產品的功能存留情況，分析產品價值，及時對產品做出調整。

• 復購率

復購率可以分為「用戶復購率」和「訂單復購率」，通過分析復購率，可以進一步對用戶粘性進行分析，輔助發現復購率問題，制定運營策略， 同事還可以進行橫向（商品、用戶、渠道）對比分析， 細化復購率，輔助問題定位。

二、銷售模塊

銷售模塊中有大量的指標，包括同環比、完成率、銷售排行、重點商品佔比、平台佔比等等。

三、商品模塊

重要指標分析：包括貨齡、動銷率、缺貨率、結構指標、價格體系、關聯分析、暢滯銷分析等， 用來評判商品價值，輔助調整商品策略

四、用戶模塊

重點指標分析：包括新增用戶數、增長率、流失率、有效會員佔比、存留情況等

用戶價值分析：可以根據RFM模型，再融入其他個性化參數，對用戶進行價值的劃分，並針對各等級用戶做出進一步分析。

用戶畫像：根據固有屬性、行為屬性、交易屬性、興趣愛好等維度，來為用戶添加標簽與權重，設計用戶畫像，提供精準營銷參考依據。

根據需要分析的數據選擇分析模型

一、用戶模型

用戶模型是一種在營銷規劃或商業設計上描繪目標用戶的方法，經常有多種組合，方便規劃者用來分析並設置其針對不同用戶所展開的策略。傳統的用戶模型構建方法有兩種：基於訪談和觀察構建用戶模型（嚴謹可靠但費時）、臨時用戶模型（基於行業專家或者市場調查數據構建，快速但不夠可靠）。

改進的用戶模型構建方法：基於用戶行為數據的用戶模型

優勢：對傳統方式進行簡化，降低數據分析的門檻；讓數據分析更科學、高效、全面，可以更直接地應用於業務增長，指導運營策略。

方法：

1. 整理、收集對用戶的初始認知

2. 對用戶進行分群

3. 分析用戶的行為數據

4. 推測目標動機

5. 對用戶進行訪談調查驗證

6. 用戶模型建立修正

同時，還可以將收集到的用戶信息映射成為用戶的屬性或用戶的行為信息，並存儲起來形成用戶檔案；實時關注自身數據的波動，及時做出戰略性調整。

二、事件模型

事件模型是用戶行為數據分析的第一步，也是分析的核心和基礎，它背後的數據結構、採集時機以及對事件的管理是事件模型中的三大要素。

什麼是事件？

事件就是用戶在產品上的行為，它是用戶行為的一個專業描述，用戶在產品上所有獲得的程序反饋都可以抽象為事件，由開發人員通過埋點進行採集。舉個例子：用戶在頁面上點擊按鈕就是一個事件。

事件的採集

事件-屬性-值的結構：事件（用戶在產品上的行為），屬性（描述事件的維度），值（屬性的內容）

在事件採集過程中，靈活運用事件-屬性-值的結構，不僅可以最大化還原用戶使用場景，還可以極大地節省事件量，提高工作效率。

採集的時機：用戶點擊、網頁載入完成、伺服器判斷返回。在設計埋點需求文檔時，採集時機的說明尤為重要，也是保證數據准確性的核心。

舉個例子：電商銷售網頁的事件採集

上圖中，每一環代表用戶的一步，不同的顏色代表不同的行為，同一環顏色佔比越大代表在當前步驟中用戶行為越統一，環越長說明用戶的行為路徑越長。

八、用戶分群模型

用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。

基於用戶行為數據的分群模型：當回歸到行為數據本身，會發現對用戶的洞察可以更精細更溯源，用歷史行為記錄的方式可以更快地找到想要的人群。

四個用戶分群的維度：

• 用戶屬性：年齡、性別、城市、瀏覽器版本、系統版本、操作版本、渠道來源等；

• 活躍於：通過設置活躍時間，找到指定之間段內的活躍用戶；

• 做過/沒做過：通過用戶是否進行某行為，分析用戶與產品交互的「親密度」；

• 新增於：通過設置時間段，精確篩選出新增用戶的時間范圍；

如何提高產品銷量是一個綜合性的問題，需要結合多種模型進行數據分析，以上內容是對一些知識的歸納，希望能夠對您有所幫助。

㈡ 常用數據分析處理方法有哪些

1、漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。

2、留存分析法

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，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。

3、分組分析法

分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志(指標)，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。

4、矩陣分析法

矩陣分析法是指根據事物(如產品、服務等)的兩個重要屬性(指標)作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。

㈢ 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。

㈣ 如何進行流量統計分析

在安裝流量統計工具時應該做到每個頁面都要放置流量統計代碼，這樣統計出來的數據才更完整，分析出來的結論才更科學。目前網上免費的流量統計工具很多，功能方面各有長短，我建議是在一個網站上面安裝兩款不同的流量統計工具，取長補短。比如51yes可以深入到每個受訪頁面，這樣，就可以知道哪些頁面是用戶所感興趣的，我們可以分析這些頁面是用戶體驗方面是否有更好的改善等，而google analytics則在訪問者趨勢，忠誠度，停留時間，最常見退出頁等方面有很好的統計，特別是做過AdWords推廣的網站，安裝google analytics是必不可少的。 網站的流量統計分析，大致可以從下面幾個方面著手： 1、來路統計分析 2、關鍵字分析 3、訪問者分析 訪問者分析是網路營銷效果最直接的表現形式之一，其中包括訪問次數、獨立IP、綜合瀏覽量、平均綜合流量量、網站停留時間、新訪者和回訪者、訪問者忠誠度等 這段時間對一客戶網站的流量統計分析中發現，網站的流量在一天之內一下子翻了一倍，這絕對不是一個好的現象，經過分析最後發現這是由於同行業中的一家公司進行全站拷貝，連流量統計代碼都沒有更換，才導致流量一下子上升了這么多。如果不能及時發現這個問題，網站可能會面臨著被搜索引擎認為是復制網頁的問題，收錄情況是會有所下降的。 4、受訪頁面分析 5、時段分析 網站的內容需要定期的更新，一般是每天都需要進行更新，更新時段，可以根據每日分析得出哪個時段是瀏覽的高峰期，在這個時段之前更新網站的內容，以方便用戶來到網站之後能看到最新的內容。 ……通過對以上幾點的分析，可以發現很多問題，分析這些問題並進行改善，這對網路營銷有著積極的作用。

㈤ 數據分析方法一般分為哪三種

1、漏斗分析
漏斗分析是指通過數據分析找到有問題的業務環節，並對其優化。
漏斗分析兩大作用：其一，漏斗分析可以對各個業務階段的用戶、流量的變化進行監控，及時分析低轉化率的環節，找出流失的關鍵，並不斷優化。其二，漏斗分析可以根據不同的人群、渠道，進行差異化的分析，比如新渠道、新客戶，分析出最佳的和最差的，這樣能夠提高操作的准確性和效率。

3、對比分析法
對比分析法即對比數據，分析差別，可以直觀地看到某個方面的變化或差距，並能准確量化地表示這些變化或差距。對比分析既可以基於時間進行對比，也可以基於分類，如部門、地區、類別等進行對比。在工作中，我們會使用對比分析法比較多，比如，如上年的銷量對比、目標與實際對比等。我們在對比的過程中要注意要找相似的對比對象。比如，佛山的人口與上海的人口對比就沒有可比性，是毫無意義的。

㈥ 第七章 流量監控與分析工具常用的網路流量監測方法有幾種分別是什麼

所謂網路流量分析，是指通過一定的技術手段，實時監測用戶網路七層結構中各層的流量分布，進行協議、流量的綜合分析，從而有效的發現、預防網路流量和應用上的瓶頸，為網路性能的優化提供依據。通過流量分析幫助管理人員了解到網路中哪個用戶正在大量的下載或者上傳數據，判定出網路中是哪個用戶在佔用了大量的帶寬，是由於哪個用戶造成了網路的緩慢。通過流量分析管理，可以使網路管理人員掌握網路負載狀況，及時發現網路結構的不合理，或是網路性能瓶頸，根據網內應用及不同業務使用情況，為用戶提供高品質的網路服務，避免了網路帶寬和伺服器瓶頸問題。通過流量分析管理，可以使網路管理人員快速掌握網路流量的實時狀況，網內應用及不同業務在不同的時間段的使用情況，快速展示某個時間段內的流量概況，幫助管理人員分析網路流量的忙閑時。目前市面上的網路流量分析軟體很多，但是實現方式大致分為三類，通過這三種網路流量分析的採集技術，來實現網路流量的分析。2、埠鏡像（Portmirroring），也叫做埠掃描或埠監控功能，是在很多管理型交換機中的一個功能，其被用在一個網路交換機上來發送所有分組的拷貝，在一個交換機埠查看來監控在另一個交換機埠的網路連接。也就是把所有的交換機埠的數據，都拷貝一份到這個埠上，所有的數據都進行採集。3、通過協議如netflow或者netstream等。根據需求和採集技術特點選擇上述的三種技術，各有各的優點和缺點，其中的網路混雜模式，主要用於一個比較小的網路中，一般一個小的區域網內使用，比如網吧等，通過這種技術實現的軟體比較多，如果sniffer等。缺點也很明顯，就是對網路帶寬的佔用比較大。建議在非關鍵性的小網路中使用。另外一種通過埠鏡像實現，特點是通過交換機來實現，缺點也比較明顯，就是所有的埠的數據都要拷貝一份給監控埠，增加了交換機的負擔，比較嚴重的影響交換機的性能。一般在公司網路的出口交換機上使用，比如監控公司中人員的互聯網連接等。第三種通過思科的netflow協議或者華為的netstream協議，特點是佔用網路帶寬最小，切採集的數據最全，一般用在比較大的企業網路中，原理就是交換機本身將通過的數據計數，而不做數據的拷貝。這樣，就大大降低了交換機的負擔。市面上的軟體也比較多，比較重要的廠商如摩卡軟體等。下面以摩卡軟體的NTA軟體來舉例說明網路流量分析的功能。摩卡軟體網路流量分析的優勢摩卡軟體在行業內具有十年的IT運維管理經驗，摩卡軟體在全國超過23家的大客戶現場積累了深厚的應用平台運維管理經驗，其中對於網路流量監控的優勢在於：支持協議種類多：從思科的netflow到華為的netstream，到IPFIX、sflow等都支持。適用的范圍比較廣：從宏觀上監控整個網路中的流量，從二層到七層，所有的流量的情況。支持自定義的應用的監控：軟體支持自定義的網路應用的監控。友好的用戶界面：從用戶的界面出發，更容易讀懂和使用。

㈦ 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。