数据分析常用的5个方法3个模型

(=｀′=)知识点丨数据分析中5种常见的分析方法！大数据时代，数据分析在各行各业中发挥着重要作用，尤其对于电商行业来说，数据分析是其核心竞争力之一。 在处理大数据时，如何进行有效的分析是关键。 在数据分析中，思维框架和实践技能同样重要。 正如高中解二次方程时有很多方法可供选择一样，数据分析中也有很多工具和方法可供使用。
这里介绍五种常见的数据分析方法，可以快速解决问题，帮助构建不同场景的数据分析模型。 它们是：公式法、比较法、象限法、28-20法、漏斗法。
公式法强调通过公式对指标进行层层拆包，深入了解影响因素。 例如，要分析产品销量下降的原因，可以分解为产品销量和单价，然后进一步分析销量渠道分布、渠道销量与用户点击量的关系，以及用户点击数、曝度和点击率之间的关系。 通过逐层拆包，可以更详细地评估问题，增强分析的深度。
比较规则强调比较不同的数据，通过比较差异和趋势。 比较可以是时间维度上的同比、环比、增率或固定基数比，也可以是与竞争对手的比较、不同类别之间的比较以及特征和属性的比较。 比较方法可以帮助数据背后的模式，它们广泛用于数据分析，并且经常与其他方法结合使用。
象限法划分多个维度，用坐标表达数据值来指导策略定。 象限法适用于产品分析、场分析、客户管理、商品管理等场景。 通过将数据划分为四个象限，可以直观地识别高效和低效区域，为策略定提供依据。
80/20法则，又称帕累托法则，强调20%的主要因素产生80%的效果。 在数据分析中，通过关注这关键的20%的数据，可以它的特点，然后思考如何优化剩下的80%的数据。 该方法适用于任何行业，强调重点分析，提高整体影响力。
漏斗法是一种流程分析方法，常用于有特定变化和流程的场景，例如新用户开发、购物转化率分析等。 通过绘漏斗图，将整个流程分为若干步骤，监控每个步骤的转化率，找出流程中的问题环节，优化流程，提高整体转化率。
以上五种方法在实际应用中非常适用，但更深入的数据科学知识还需要进一步探索。 这些方法是数据分析的基础，理解并熟练使用它们将使数据分析工作更加高效、准确。

ˋ△ˊ销售数据分析怎么做？用好这5个数据分析方法与模型就足够了！分析销售数据是企业运营的重要环节。 首先，了解销售数据是关键。 它包括销售日期、订单、员工和产品信息以及销售量和数量等信息。 在分析之前，需要明确业务背景，如场状况、产品类别、竞品数据等，以指导分析。 常用的方法有：
1．描述性统计：通过平均值、标准差等了解整体销售情况。 并确定价格分布特征。 例如，在服装店数据中，价格集中在层级上。 200-500元，但分布不均。
2.目标分析（子弹图）：比较目标和实际销售额如果鞋类销售额的目标百分比低于预期，则可能是由于过度折扣所致。
3.帕累托分析：确定贡献80%收入并需要重点关注的核心产品，例如运动鞋。
模型4.RFM：评估客户价值，识别重要客户并定个性化策略。 例如，如果获客率低，就会强调会员管理。
5.购物车分析：探索产品相关性并提高整体销售额。 例如，夹克和牛仔裤密切相关。
深入分析包括商店员工绩效、整体销售效率和目标达成情况的差距。 结合以上方法，企业可以探索和调整策略，如培训新员工、优化促销活动等。 使用FineBI等数据分析工具可以提高效率并创建直观的分析屏幕来帮助做出决策。