五種經常使用大數據分析方法

　當開始數據分析項目時，一般首先分別分析每一個變量，以描述擁有的數據並評估其質量，接下來的步驟是探索變量之間存在的關係。這些關係可能會致使對數據所表明的整體得出某些推論或結論。結論可能會致使數學模型預測當前不在數據集中的數據結果。可是，在致使決策或行動步驟以前，數據分析無效。

　　在一番掙扎以後，中琛魔方給你們總結了互聯網運營的五大數據分析方法，但願幫助你們在數據分析中愈來愈遊刃有餘～加油！

　　漏斗分析法

　　漏斗分析模型是業務分析中的重要方法，最多見的是應用於營銷分析中，因爲營銷過程當中的每一個關鍵節點都會影響到最終的結果，因此在精細化運營應用普遍的今天，漏斗分析方法能夠幫助咱們把握每一個轉化節點的效率，從而優化整個業務流程。

　　其中，咱們每每關注三個要點：

　　第一，從開始到結尾，總體的轉化效率是多少？

　　第二，每一步的轉化率是多少？

　　第三，哪一步流失最多，緣由在什麼地方？流失的用戶符合哪些特徵？

　　漏斗分析一般幫咱們解決的不止是轉化率的問題，精細化的漏斗分析，還能夠幫助咱們：

　　一、漏斗對比分析，從差別中找到優化方法對比不一樣用戶羣體、不一樣營銷方式等的漏斗分析，能夠幫助咱們快速發現用戶特色、營銷方式的轉化優點，找到在轉化環節中，針對不一樣用戶可優化的步驟，或營銷方法中可強化的地方。

　　二、經過轉化率定位轉化最有效的關鍵方法絕大部分的商業變現流程，均可以梳理出漏斗，一般咱們會採起多種方法但願增長轉化，漏斗分析能夠幫助咱們很好的梳理整個業務流程，明確最重要的轉化節點，因此在分析的過程當中，能夠找出是否有其餘不重要的過程參與，影響了主要流程的轉化，從而進行取捨優化

　　對比分析法

　　對比分析法不論是從生活中仍是工做中，都會常常用到，對比分析法也稱比較分析法，是將兩個或兩個以上相互聯繫的指標數據進行比較，分析其變化狀況，瞭解事物的本質特徵和發展規律。

　　在數據分析中，經常使用到的分3類：時間對比、空間對比以及標準對比。

　　時間對比：

　　最經常使用的就是同比和環比，經過時間週期的數據對比，瞭解目前數據水平的高低

　　同比：某個週期的時段與上一個週期的相同時段比較，現在年的6月比去年的6月，本週的週一比上週的週一等等。

　　環比：某個時段與其上一個時長相等的時段作比較，好比本週環比上週等等。

　　空間對比：

　　即在相同時間範圍內與不一樣空間指標數據進行對比

　　例如：不一樣部門、不一樣業務人員、不一樣地區等進行對比，好比各省份訂單銷售數據的差異對比，能夠得出產品的優點地區重點突破，平衡人力物力等。

　　標準對比：

　　業務數據一般會設定目標計劃，標準對比能夠經過目前數據與設定的目標計劃之間的對比，瞭解目前發展進程，完成進度等，瞭解差距後能夠及時調整策略。

　　用戶分析法

　　用戶分析是互聯網運營的核心，經常使用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分羣，用戶畫像等。在剛剛說到的RARRA模型中，用戶活躍和留存是很是重要的環節，經過對用戶行爲數據的分析，對產品或網頁設計進行優化，對用戶進行適當引導等。

　　一般咱們會平常監控「日活」、「月活」等用戶活躍數據，來了解新增的活躍用戶數據，瞭解產品或網頁是否獲得了更多人的關注，可是同時，也須要作留存分析，關注新增的用戶是否真正的留存下來成爲固定用戶，留存數據纔是真正的用戶增加數據，才能反映一段時間產品的使用狀況，關於活躍率、留存率的計算。

　　那對活躍率和留存狀況等數據的監控，要如何發現是否正常呢，須要關注數據變化的幾種指標：

　　一、波動幅度：短期內是否有大幅度波動

　　二、變化持續性：數據波動是否呈現持續性

　　三、變化規律性：數據變化是不是有必定規律的

　　四、各指標變化關聯性：關注的各指標的變化間是否有必定的關聯，好比相同時間升降、變化趨勢相同等

　　細分分析法

　　在數據分析概念被普遍重視的今天，粗略的數據分析很難真正發現問題，精細化數據分析成爲真正有效的方法，因此細分分析法是在原本的數據分析上作的更爲深刻和精細化。

　　能夠經過幾種方式，將總體數據和細分數據都進行分析，實現細分分析方法

　　一、多層鑽取

　　經過多層鑽取，直接在圖表中點擊查看細分數據，每層數據都可選擇適合的圖表類型進行展現，

　　二、聚焦下鑽

　　在總體分析中，想要查看特別關注的部分數據詳情，可使用聚焦及下鑽的功能，進行自由分析。

　　指標分析法

　　在實際工做中，這個方法應用的最爲普遍，也是在使用其餘方法進行分析的同時搭配使用突出問題關鍵點的方法，指直接運用統計學中的一些基礎指標來作數據分析，好比平均數、衆數、中位數、最大值、最小值等。在選擇具體使用哪一個基礎指標時，須要考慮結果的取向性。

　　平均數：能夠表現同類數據在不一樣的時間段的數據狀況，用於總結趨勢和在廣泛規律中發現問題。另外，也能夠對比在不一樣地區、不一樣狀況下的同類數據的差別狀況，比總量或者單獨值更具備說服力

　　中位數：又稱中值，是指按順序排列的一組數據中居於中間位置的數，表明一個樣本、種羣或機率分佈中的一個數值，其可將數值集合劃分爲相等的上下兩部分。由於是經過排序獲得的，它不受最大、最小兩個極端數值的影響。例如在統計本季度市場招聘薪資時，因爲可能有少部分屬於最大值或最小值，用中位數呈現更爲有意義。

　　部分數據的變更對中位數沒有影響，當一組數據中的個別數據變更較大時，常能夠用它來描述這組數據的集中趨勢。

　　最大（小）值：

　　最大（小）值常能夠用來展示數據中的「異常」狀況，在某些數據分析中，異常值能夠忽略，但有些最大（小）值的分析，能夠研究影響因素，從而找到突破性的動做或可避免的方法，從而推進業務的增加。

　　五種經常使用大數據分析方法.中琛魔方大數據 表示：每一種分析方法都對業務分析具備很大的幫助，同時也應用在數據分析的各個方面。