1. 数据分析方法论 有对比才有效果
数据分析方法论：有对比才有效果
处于大数据时代，如果只是一味埋头苦干，无法在大环境里站住脚跟，只有拥有大局观，才能让自己的电商之路走的更远，这种时候，学会 数据分析 对比法显得尤为重要。
上篇文章主要简单讲解了数据分析入门的5种方法( 具体详见)《数据分析5种入门方法，你get了么?》。本文就先跟大家讲讲在电商圈运营的最多的，也是非常实用简单的第一种思维——对比。
有参照、有对比，才会在知道好坏高低。如果只是单一地看，了解的信息必然不够全面，无法得出真正有用的信息。那么到底对比在一般情况下，都有哪些运用?
首先，给大家科普两个基本的概念。
对比分析，一般分为两种，一种叫静态比较，一种叫动态比较。
静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较，也叫横向比较。比如可以是自己单品跟同行其他单品比较。也可以是自身情况，在同一时期跟同行业的一个情况的对比。
动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。
这种方法，更多的也运用在一个趋势的观察，有比较就可以看一个发展的好坏。然后单一看当天或者一个月，根本看不出是在走上坡还是下坡。对比可以看所做类目的一个趋势，到底是否还是流行，发现苗头提前做好风险的规避，尽可能减少损失，或者尽可能扩大优势，争取前端。
用一个详细的案例来看。比如需要看一个店铺目前的流量布局包括结构是否科学。
这个数据源可以从生意参谋——流量地图上下载。
从流量地图上下载下来的内容。然后大家透视、作图( 具体详见》》》)。
对比法到底有什么优势?先一起来一张图：
如果只是看到这个，可能只是单单了解做了一些什么。但如果是下图这样：
就可以看出，自身在做什么，同行在做什么，这个同行是同行优秀的一个数据，那可以看出同行有哪些动作是比较有效果的，比如淘外流量，但是自身如果在这一方面是没有去做，数据显示同行目前在使用这块取得不错的效果，卖家也可以考虑是不是要将自己将这一块跟进。再比如：
看一个付费推广的渠道，因为本来就是同行，基本是同一类目，所以可以看看同行跟自身付费推广的一个区别。看看具体哪些方式是效果比较好的，但是自身没有好好利用，没有利用的原因是活动报不上还是说那个投入产出比太低?这一些原因需要根据自己店铺的情况去思考，然后可以进行一个规划，争取做哪一些，获取哪一些的作用等等，为店铺的定下可以发力的方向。
只有正确利用比较进行数据分析之后，很多事情才会有一个清晰的思路。这是单单只看自身而获得不了的结果。
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2. 数据分析有哪些方法有哪些
数据分析的方法有很多种，包括但不限于以下几种：
一、描述性统计分析
这是数据分析中最基础也是最常用的一种方法。描述性统计分析主要是通过数据汇总、图表展示等手段来描述数据的基本特征，如数据的集中程度、离散程度等。描述性统计分析工具可以帮助研究人员更好地了解数据的基本情况，为后续的分析提供基础。常用的描述性统计分析方法有数据可视化、数据清洗、数据预处理等。其中数据可视化可以通过制作图表直观地展示数据的分布和特征。
二、预测分析
预测分析是一种基于已有的数据来预测未来趋势或结果的方法。这种方法主要依赖于统计模型和机器学习算法来找出变量间的联系并构建预测模型。常见的预测分析方法包括回归分析、时间序列分析等。这些预测分析方法不仅能帮助人们预见未来可能的趋势，而且可以为决策提供科学依据。例如，回归分析可以分析自变量和因变量之间的关系，预测未来的趋势；时间序列分析则通过处理时间序列数据揭示数据的动态变化。
三、关联分析
关联分析是数据分析中用于发现不同变量之间关系的一种方法。这种方法主要用于寻找不同变量之间的关联性，揭示隐藏在数据中的模式和规律。关联分析可以通过多种方法实现，如聚类分析、主成分分析等。这些方法可以帮助研究人员从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。例如，聚类分析可以将相似的数据聚集在一起，揭示数据的内在结构；主成分分析则可以找出影响数据变化的主要因素，简化数据结构。
四、数据挖掘技术
数据挖掘技术是一种更高级的数据分析方法，主要用于处理大规模的数据集并从中发现有用的信息和模式。数据挖掘技术包括决策树、神经网络等算法。这些技术能够从复杂的数据中提炼出有价值的信息，为企业的决策和市场预测提供有力支持。例如，决策树可以通过构建决策规则帮助企业做出决策；神经网络则能够模拟人脑神经元的工作方式，处理复杂的模式识别问题。这些数据挖掘技术为数据分析提供了强大的工具和方法论支持。
3. 数据分析的方法有哪些
一、数据分析方法
数据清理：数据预处理是分析前的关键步骤，涉及确保数据的完整性和准确性，包括处理缺失值、异常值，以及格式转换等。
数据可视化：通过可视化工具，如柱状图、折线图、饼图等，数据可以被直观展示，帮助分析者快速理解数据结构和趋势。
数据挖掘：数据挖掘技术，如关联规则挖掘、分类、聚类等，能够从海量数据中发掘潜在模式和知识。
统计推断：统计推断通过样本数据对总体特征进行推断，常用的方法包括卡方检验、t检验和回归分析等。
机器学习：机器学习算法能够从数据中学习模式，用于预测和决策支持，包括决策树、支持向量机等。
二、t检验案例
例如，一家公司想要探究女员工的平均工资是否与男员工不同。他们收集了20名女员工的工资数据，并计算出平均工资。接着，使用t检验来比较样本平均值与总体平均值（假设为男员工平均工资）的差异是否显着。如果p值小于0.05，则可以认为女员工的平均工资与男员工存在显着差异。
三、卡方检验案例
一家公司想研究员工性别与部门分配是否独立。他们收集了200名员工的性别和部门信息，并构建混淆矩阵。通过卡方检验，他们计算出卡方统计量和p值。如果p值小于0.05，则拒绝原假设，认为性别与部门分配不独立。
四、线性回归分析案例
一家公司想要分析员工工资与工作年限的关系。他们收集了100名员工的工资和工作年限数据，运用线性回归分析确定两者之间的关系。如果模型精度高，则表明工资水平与工作年限有关联。
五、分析方法论与工具
1. SWOT分析：评估企业的优势、劣势、机会和威胁，辅助战略制定。
2. 波士顿矩阵：识别产品市场潜力，指导产品发展策略。
3. PEST分析：分析政治、经济、社会和技术因素，了解外部环境对企业的影响。
4. 生命周期分析：评估产品或服务在不同市场阶段的表现，指导营销策略。
5. 五力分析：评估市场竞争力，制定竞争优势策略。