1. 數據分析方法論 有對比才有效果
數據分析方法論：有對比才有效果
處於大數據時代，如果只是一味埋頭苦幹，無法在大環境里站住腳跟，只有擁有大局觀，才能讓自己的電商之路走的更遠，這種時候，學會 數據分析 對比法顯得尤為重要。
上篇文章主要簡單講解了數據分析入門的5種方法( 具體詳見)《數據分析5種入門方法，你get了么?》。本文就先跟大家講講在電商圈運營的最多的，也是非常實用簡單的第一種思維——對比。
有參照、有對比，才會在知道好壞高低。如果只是單一地看，了解的信息必然不夠全面，無法得出真正有用的信息。那麼到底對比在一般情況下，都有哪些運用?
首先，給大家科普兩個基本的概念。
對比分析，一般分為兩種，一種叫靜態比較，一種叫動態比較。
靜態比較是在同一時間條件下對不同總體指標的比較，也叫橫向比較。比如可以是自己單品跟同行其他單品比較。也可以是自身情況，在同一時期跟同行業的一個情況的對比。
動態比較是在同一總體條件下對不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。
這種方法，更多的也運用在一個趨勢的觀察，有比較就可以看一個發展的好壞。然後單一看當天或者一個月，根本看不出是在走上坡還是下坡。對比可以看所做類目的一個趨勢，到底是否還是流行，發現苗頭提前做好風險的規避，盡可能減少損失，或者盡可能擴大優勢，爭取前端。
用一個詳細的案例來看。比如需要看一個店鋪目前的流量布局包括結構是否科學。
這個數據源可以從生意參謀——流量地圖上下載。
從流量地圖上下載下來的內容。然後大家透視、作圖( 具體詳見》》》)。
對比法到底有什麼優勢?先一起來一張圖：
如果只是看到這個，可能只是單單了解做了一些什麼。但如果是下圖這樣：
就可以看出，自身在做什麼，同行在做什麼，這個同行是同行優秀的一個數據，那可以看出同行有哪些動作是比較有效果的，比如淘外流量，但是自身如果在這一方面是沒有去做，數據顯示同行目前在使用這塊取得不錯的效果，賣家也可以考慮是不是要將自己將這一塊跟進。再比如：
看一個付費推廣的渠道，因為本來就是同行，基本是同一類目，所以可以看看同行跟自身付費推廣的一個區別。看看具體哪些方式是效果比較好的，但是自身沒有好好利用，沒有利用的原因是活動報不上還是說那個投入產出比太低?這一些原因需要根據自己店鋪的情況去思考，然後可以進行一個規劃，爭取做哪一些，獲取哪一些的作用等等，為店鋪的定下可以發力的方向。
只有正確利用比較進行數據分析之後，很多事情才會有一個清晰的思路。這是單單只看自身而獲得不了的結果。
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2. 數據分析有哪些方法有哪些
數據分析的方法有很多種，包括但不限於以下幾種：
一、描述性統計分析
這是數據分析中最基礎也是最常用的一種方法。描述性統計分析主要是通過數據匯總、圖表展示等手段來描述數據的基本特徵，如數據的集中程度、離散程度等。描述性統計分析工具可以幫助研究人員更好地了解數據的基本情況，為後續的分析提供基礎。常用的描述性統計分析方法有數據可視化、數據清洗、數據預處理等。其中數據可視化可以通過製作圖表直觀地展示數據的分布和特徵。
二、預測分析
預測分析是一種基於已有的數據來預測未來趨勢或結果的方法。這種方法主要依賴於統計模型和機器學習演算法來找出變數間的聯系並構建預測模型。常見的預測分析方法包括回歸分析、時間序列分析等。這些預測分析方法不僅能幫助人們預見未來可能的趨勢，而且可以為決策提供科學依據。例如，回歸分析可以分析自變數和因變數之間的關系，預測未來的趨勢；時間序列分析則通過處理時間序列數據揭示數據的動態變化。
三、關聯分析
關聯分析是數據分析中用於發現不同變數之間關系的一種方法。這種方法主要用於尋找不同變數之間的關聯性，揭示隱藏在數據中的模式和規律。關聯分析可以通過多種方法實現，如聚類分析、主成分分析等。這些方法可以幫助研究人員從海量數據中挖掘出有價值的信息，為決策提供支持。例如，聚類分析可以將相似的數據聚集在一起，揭示數據的內在結構；主成分分析則可以找出影響數據變化的主要因素，簡化數據結構。
四、數據挖掘技術
數據挖掘技術是一種更高級的數據分析方法，主要用於處理大規模的數據集並從中發現有用的信息和模式。數據挖掘技術包括決策樹、神經網路等演算法。這些技術能夠從復雜的數據中提煉出有價值的信息，為企業的決策和市場預測提供有力支持。例如，決策樹可以通過構建決策規則幫助企業做出決策；神經網路則能夠模擬人腦神經元的工作方式，處理復雜的模式識別問題。這些數據挖掘技術為數據分析提供了強大的工具和方法論支持。
3. 數據分析的方法有哪些
一、數據分析方法
數據清理：數據預處理是分析前的關鍵步驟，涉及確保數據的完整性和准確性，包括處理缺失值、異常值，以及格式轉換等。
數據可視化：通過可視化工具，如柱狀圖、折線圖、餅圖等，數據可以被直觀展示，幫助分析者快速理解數據結構和趨勢。
數據挖掘：數據挖掘技術，如關聯規則挖掘、分類、聚類等，能夠從海量數據中發掘潛在模式和知識。
統計推斷：統計推斷通過樣本數據對總體特徵進行推斷，常用的方法包括卡方檢驗、t檢驗和回歸分析等。
機器學習：機器學習演算法能夠從數據中學習模式，用於預測和決策支持，包括決策樹、支持向量機等。
二、t檢驗案例
例如，一家公司想要探究女員工的平均工資是否與男員工不同。他們收集了20名女員工的工資數據，並計算出平均工資。接著，使用t檢驗來比較樣本平均值與總體平均值（假設為男員工平均工資）的差異是否顯著。如果p值小於0.05，則可以認為女員工的平均工資與男員工存在顯著差異。
三、卡方檢驗案例
一家公司想研究員工性別與部門分配是否獨立。他們收集了200名員工的性別和部門信息，並構建混淆矩陣。通過卡方檢驗，他們計算出卡方統計量和p值。如果p值小於0.05，則拒絕原假設，認為性別與部門分配不獨立。
四、線性回歸分析案例
一家公司想要分析員工工資與工作年限的關系。他們收集了100名員工的工資和工作年限數據，運用線性回歸分析確定兩者之間的關系。如果模型精度高，則表明工資水平與工作年限有關聯。
五、分析方法論與工具
1. SWOT分析：評估企業的優勢、劣勢、機會和威脅，輔助戰略制定。
2. 波士頓矩陣：識別產品市場潛力，指導產品發展策略。
3. PEST分析：分析政治、經濟、社會和技術因素，了解外部環境對企業的影響。
4. 生命周期分析：評估產品或服務在不同市場階段的表現，指導營銷策略。
5. 五力分析：評估市場競爭力，制定競爭優勢策略。