数据分析三大类别

本文目录一览

• ⒈数据分析的三大方法
• ⒉数据分析的基本方法有哪些
• ⒊商业数据分析三大类（一）：描述性分析

⒈数据分析的三大方法

数据分析的三大方法：数据分析、统计数据分析、行为数据分析。

数据分析是对用户行为的定量分析。 它可以从痕迹中检测行为，然后告诉您用户的所有秘密。 分析数据的能力是当代互联网时代每个都应该具备的能力。

第一种方法是分析搜索数据。 当用户有需求时，去哪里寻找快速答？他们会访问搜索引擎。 用户需求将通过“搜索关键词”清晰地展示给您。

第二种方法是分析统计数据。 用户有需求，但有多少用户有这种需求？此时，你必须分析数据。 例如，几乎每个都需要买房子。 但房地产开发商应该在哪些城大力投资拿地，又应该在哪些城逐步撤资呢？

很多房地产开发商都会看一个数据：城口流入流出比例。 如果口流入续超过流出，说明该城的住房需求在增加，应进行投资；如果口流入减少，则应谨慎；

第三种方法是分析行为数据。 研发资金有限，是投资域名、开发PC网站，还是基于H5页面造移动应用？这时候你就得分析用户行为数据。 很多都知道，2017年天猫双11的交易额达到了1682亿，但很多并没有注意到屏幕右下角这个惊的数字。

还有一个更小但同样令惊讶的数字，称为无线交易比率。 这一数字在2014年达到45%，2015年达到68%，2016年达到82%，2017年达到90%。 也就是说，90%的用户行为已经转移到手机上。 根据对这些行为数据的分析，您的决定应该很明确。

⒉数据分析的基本方法有哪些数据分析的三种常用方法：
1．数据趋势分析
趋势分析一般适用于期跟踪关键产品指标，如点击率、GMV、活跃用户数等。 创建简单的数据趋势图并不是趋势分析。 趋势分析涉及澄清数据的变化并分析变化的原因。
趋势分析，最好的输出就是比率。 在分析趋势时，需要澄清几个概念：月环比、年环比和定基比。 环比是指将本期统计数据与上期统计数据进行比较。 例如，比较2019年2月和2019年1月，逐月周期可以知道当前的变化趋势，但会有一些季节性差异。 为了消除季节性差异，提出了年度概念，例如将2019年2月与2018年2月进行比较。 固定基差比率更容易理解，因为它是与特定基点的比较。 例如，以2018年1月为基点，固定基差比率与2019年2月和2018年1月进行比较。
例如：2019年2月，某APP月活跃用户数为2000万。 环比增2%，同比增20%。 趋势分析的另一个主要目的是解释趋势。 对于趋势线上明显的转折点，无论是外部原因还是内部原因，都必须对发生的情况给出合理的解释。
2.数据对比分析
如果单独看数据的趋势变化，很多时候我们无法解释问题。 比如一家公司的利润增了10%，我们无法判断，如果行业内其他公司的平均增是50%，这是一个非常糟糕的数据。
比较分析是为了给孤立的数据一个合适的参考系，否则孤立的数据就没有意义。 这里我给大家推荐一个大数据技术交流圈：658558542，克服技术瓶颈，提升思维能力。
一般来说，要比较的数据是基础数据，比如：B.行业的情况、整个站点的情况等。 有时在产品迭代测试中会设定为的比较标准，以增加说服力。 这就是A/B测试。
比较实验最重要的是A/B组只保留单个变量，其他条件保不变。 例如，要测试首页改造的效果，需要保A/B组的用户质量相同、时间相同、来源渠道相同等，这是唯一的方法以获得更有说服力的数据。
3.数据细分分析
为了得出一些初步结论，需要进一步细分，因为使用一些宽泛的指标会抹掉一些重要的数据细节，而且指标本身也需要分析变化的原因。 这里的细分，必须细分为几个维度。 常见的分方式有：
时间分：表示不同时间短数据是否有变化。
按渠道：不同来源或产品的流量是否有变化？
用户分类：新注册用户和老用户有区别，高级别用户和低级别用户有区别吗？
按地区：不同地区的数据是否发生变化。
组成的划分：例如，一个搜索由搜索词组成，可以分为不同的搜索词。 分支流量是由不同的分支产生的，可以分为不同的分支。
细分分析是得出结论的一个非常重要的方法。 多问“为什么”就是不断问自己“为什么”的过程。 ⒊商业数据分析三大类（一）：描述性分析随着企业重数据驱动决策，数据分析已成为企业提升竞争优势的关键工具。 面对数据的积累和复杂，企业必须通过合理配置力资源、技术和资源来应对挑战。 首先，从描述性分析开始，这是企业数据分析之旅的起点。
以某电信公司的用户名单为例，通过频率分布，公司可以了解性别差异，例如用户的性别比例、每月宽带服务的分布情况等。 成本有助于识别消费者特征和消费者价值。 描述性分析中的位置测量（例如均值、中位数和极差）提供了有关数据集趋势和差异的关键信息，例如比较企鹅公司的员工收入。
但值得注意的是，大多数企业仍处于描述性分析阶段，91%的企业数据和分析能力尚未达到成熟的转型阶段。 提高数据可化不仅仅是专业分析师的问题，提高组织内所有员工的数据分析素养至关重要。 指导策略。