HOME 首頁(yè)
SERVICE 服務(wù)產(chǎn)品
XINMEITI 新媒體代運(yùn)營(yíng)
CASE 服務(wù)案例
NEWS 熱點(diǎn)資訊
ABOUT 關(guān)于我們
CONTACT 聯(lián)系我們
創(chuàng)意嶺
讓品牌有溫度、有情感
專(zhuān)注品牌策劃15年

    數(shù)據(jù)分析常用的方法(數(shù)據(jù)分析常用的方法有)

    發(fā)布時(shí)間:2023-03-21 03:23:41     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 999        問(wèn)大家

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析常用的方法的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。

    開(kāi)始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具,一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話(huà)答疑等等

    只需要輸入關(guān)鍵詞,就能返回你想要的內(nèi)容,越精準(zhǔn),寫(xiě)出的就越詳細(xì),有微信小程序端、在線(xiàn)網(wǎng)頁(yè)版、PC客戶(hù)端

    官網(wǎng):https://ai.de1919.com

    創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀企業(yè),服務(wù)客戶(hù)遍布全國(guó),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打175-8598-2043,或微信:1454722008

    本文目錄:

    數(shù)據(jù)分析常用的方法(數(shù)據(jù)分析常用的方法有)

    一、16種常用的數(shù)據(jù)分析方法匯總

    一、描述統(tǒng)計(jì)

    描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類(lèi),圖形以及計(jì)筠概括性數(shù)據(jù)來(lái)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)、偏度、峰度。

    1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹(shù)法。

    2、正態(tài)性檢驗(yàn):很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布,所以之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法:非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。

    二、假設(shè)檢驗(yàn)

    1、參數(shù)檢驗(yàn)

    參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下(一股要求總體服從正態(tài)分布)對(duì)一些主要的參數(shù)(如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等)進(jìn)行的檢驗(yàn) 。

    1)U驗(yàn)  使用條件:當(dāng)樣本含量n較大時(shí),樣本值符合正態(tài)分布

    2)T檢驗(yàn) 使用條件:當(dāng)樣本含量n較小時(shí),樣本值符合正態(tài)分布

    A  單樣本t檢驗(yàn):推斷該樣本來(lái)自的總體均數(shù)μ與已知的某一總體均數(shù)μ0 (常為理論值或標(biāo)準(zhǔn)值)有無(wú)差別;

    B  配對(duì)樣本t檢驗(yàn):當(dāng)總體均數(shù)未知時(shí),且兩個(gè)樣本可以配對(duì),同對(duì)中的兩者在可能會(huì)影響處理效果的各種條件方面扱為相似;

    C 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn):無(wú)法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對(duì)比較時(shí)使用。

    2、非參數(shù)檢驗(yàn)

    非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知,常常也不是針對(duì)總體參數(shù),而是針對(duì)總體的某些一股性假設(shè)(如總體分布的位罝是否相同,總體分布是否正態(tài))進(jìn)行檢驗(yàn)。

    適用情況:順序類(lèi)型的數(shù)據(jù)資料,這類(lèi)數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

    A 雖然是連續(xù)數(shù)據(jù),但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài);

    B 體分布雖然正態(tài),數(shù)據(jù)也是連續(xù)類(lèi)型,但樣本容量極小,如10以下;

    主要方法包括:卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

    三、信度分析

    檢査測(cè)量的可信度,例如調(diào)查問(wèn)卷的真實(shí)性。

    分類(lèi):

    1、外在信度:不同時(shí)間測(cè)量時(shí)量表的一致性程度,常用方法重測(cè)信度

    2、內(nèi)在信度;每個(gè)量表是否測(cè)量到單一的概念,同時(shí)組成兩表的內(nèi)在體項(xiàng)一致性如何,常用方法分半信度。

    四、列聯(lián)表分析

    用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關(guān)。

    對(duì)于二維表,可進(jìn)行卡方檢驗(yàn),對(duì)于三維表,可作Mentel-Hanszel分層分析。

    列聯(lián)表分析還包括配對(duì)計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn)、行列均為順序變量的相關(guān)檢驗(yàn)。

    五、相關(guān)分析

    研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討相關(guān)方向及相關(guān)程度。

    1、單相關(guān): 兩個(gè)因素之間的相關(guān)關(guān)系叫單相關(guān),即研究時(shí)只涉及一個(gè)自變量和一個(gè)因變量;

    2、復(fù)相關(guān) :三個(gè)或三個(gè)以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān),即研究時(shí)涉及兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量和因變量相關(guān);

    3、偏相關(guān):在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場(chǎng)合,當(dāng)假定其他變量不變時(shí),其中兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系稱(chēng)為偏相關(guān)。

    六、方差分析

    使用條件:各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本;各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體;各總體方差相等。

    分類(lèi)

    1、單因素方差分析:一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素,或者存在多個(gè)影響因素時(shí),只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系

    2、多因素有交互方差分析:一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素,分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系

    3、多因素?zé)o交互方差分析:分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系

    4、協(xié)方差分祈:傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端,無(wú)法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素,使之影響了分祈結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析,是將線(xiàn)性回歸與方差分析結(jié)合起來(lái)的一種分析方法,

    七、回歸分析

    分類(lèi):

    1、一元線(xiàn)性回歸分析:只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān),X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

    2、多元線(xiàn)性回歸分析

    使用條件:分析多個(gè)自變量與因變量Y的關(guān)系,X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布 。

    1)變呈篩選方式:選擇最優(yōu)回歸方程的變里篩選法包括全橫型法(CP法)、逐步回歸法,向前引入法和向后剔除法

    2)橫型診斷方法:

    A 殘差檢驗(yàn): 觀測(cè)值與估計(jì)值的差值要艱從正態(tài)分布

    B 強(qiáng)影響點(diǎn)判斷:尋找方式一般分為標(biāo)準(zhǔn)誤差法、Mahalanobis距離法

    C 共線(xiàn)性診斷:

    診斷方式:容忍度、方差擴(kuò)大因子法(又稱(chēng)膨脹系數(shù)VIF)、特征根判定法、條件指針CI、方差比例

    處理方法:增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等

    3、Logistic回歸分析

    線(xiàn)性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變里,且自變量和因變量呈線(xiàn)性關(guān)系,而Logistic回歸模型對(duì)因變量的分布沒(méi)有要求,一般用于因變量是離散時(shí)的情況

    分類(lèi):

    Logistic回歸模型有條件與非條件之分,條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區(qū)別在于參數(shù)的估計(jì)是否用到了條件概率。

    4、其他回歸方法 非線(xiàn)性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等

    八、聚類(lèi)分析

    樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具有的特性進(jìn)行分類(lèi),尋找合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。

    1、性質(zhì)分類(lèi):

    Q型聚類(lèi)分析:對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)處理,又稱(chēng)樣本聚類(lèi)分祈 使用距離系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度,如歐式距離、極端距離、絕對(duì)距離等

    R型聚類(lèi)分析:對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)處理,又稱(chēng)指標(biāo)聚類(lèi)分析 使用相似系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度,相關(guān)系數(shù)、列聯(lián)系數(shù)等

    2、方法分類(lèi):

    1)系統(tǒng)聚類(lèi)法: 適用于小樣本的樣本聚類(lèi)或指標(biāo)聚類(lèi),一般用系統(tǒng)聚類(lèi)法來(lái)聚類(lèi)指標(biāo),又稱(chēng)分層聚類(lèi)

    2)逐步聚類(lèi)法 :適用于大樣本的樣本聚類(lèi)

    3)其他聚類(lèi)法 :兩步聚類(lèi)、K均值聚類(lèi)等

    九、判別分析

    1、判別分析:根據(jù)已掌握的一批分類(lèi)明確的樣品建立判別函數(shù),使產(chǎn)生錯(cuò)判的事例最少,進(jìn)而對(duì)給定的一個(gè)新樣品,判斷它來(lái)自哪個(gè)總體

    2、與聚類(lèi)分析區(qū)別

    1)聚類(lèi)分析可以對(duì)樣本逬行分類(lèi),也可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi);而判別分析只能對(duì)樣本

    2)聚類(lèi)分析事先不知道事物的類(lèi)別,也不知道分幾類(lèi);而判別分析必須事先知道事物的類(lèi)別,也知道分幾類(lèi)

    3)聚類(lèi)分析不需要分類(lèi)的歷史資料,而直接對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi);而判別分析需要分類(lèi)歷史資料去建立判別函數(shù),然后才能對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)

    3、進(jìn)行分類(lèi) :

    1)Fisher判別分析法 :

    以距離為判別準(zhǔn)則來(lái)分類(lèi),即樣本與哪個(gè)類(lèi)的距離最短就分到哪一類(lèi), 適用于兩類(lèi)判別;

    以概率為判別準(zhǔn)則來(lái)分類(lèi),即樣本屬于哪一類(lèi)的概率最大就分到哪一類(lèi),適用于

    適用于多類(lèi)判別。

    2)BAYES判別分析法 :

    BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進(jìn),它不僅能解決多類(lèi)判別分析,而且分析時(shí)考慮了數(shù)據(jù)的分布狀態(tài),所以一般較多使用;

    十、主成分分析

    將彼此梠關(guān)的一組指標(biāo)變適轉(zhuǎn)化為彼此獨(dú)立的一組新的指標(biāo)變量,并用其中較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所包含的主要信息 。

    十一、因子分析

    一種旨在尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、無(wú)法直接觀察到卻影響或支配可測(cè)變量的潛在因子、并估計(jì)潛在因子對(duì)可測(cè)變量的影響程度以及潛在因子之間的相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法

    與主成分分析比較:

    相同:都能夠起到済理多個(gè)原始變量?jī)?nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系的作用

    不同:主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變量間的關(guān)系,是比主成分分析更深入的一種多元統(tǒng)計(jì)方法

    用途:

    1)減少分析變量個(gè)數(shù)

    2)通過(guò)對(duì)變量間相關(guān)關(guān)系探測(cè),將原始變量進(jìn)行分類(lèi)

    十二、時(shí)間序列分析

    動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法,研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,以用于解決實(shí)際問(wèn)題;時(shí)間序列通常由4種要素組成:趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)。

    主要方法:移動(dòng)平均濾波與指數(shù)平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型

    十三、生存分析

    用來(lái)研究生存時(shí)間的分布規(guī)律以及生存時(shí)間和相關(guān)因索之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法

    1、包含內(nèi)容:

    1)描述生存過(guò)程,即研究生存時(shí)間的分布規(guī)律

    2)比較生存過(guò)程,即研究?jī)山M或多組生存時(shí)間的分布規(guī)律,并進(jìn)行比較

    3)分析危險(xiǎn)因素,即研究危險(xiǎn)因素對(duì)生存過(guò)程的影響

    4)建立數(shù)學(xué)模型,即將生存時(shí)間與相關(guān)危險(xiǎn)因素的依存關(guān)系用一個(gè)數(shù)學(xué)式子表示出來(lái)。

    2、方法:

    1)統(tǒng)計(jì)描述:包括求生存時(shí)間的分位數(shù)、中數(shù)生存期、平均數(shù)、生存函數(shù)的估計(jì)、判斷生存時(shí)間的圖示法,不對(duì)所分析的數(shù)據(jù)作出任何統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)論

    2)非參數(shù)檢驗(yàn):檢驗(yàn)分組變量各水平所對(duì)應(yīng)的生存曲線(xiàn)是否一致,對(duì)生存時(shí)間的分布沒(méi)有要求,并且檢驗(yàn)危險(xiǎn)因素對(duì)生存時(shí)間的影響。

    A 乘積極限法(PL法)

    B 壽命表法(LT法)

    3)半?yún)?shù)橫型回歸分析:在特定的假設(shè)之下,建立生存時(shí)間隨多個(gè)危險(xiǎn)因素變化的回歸方程,這種方法的代表是Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析法

    4)參數(shù)模型回歸分析:已知生存時(shí)間服從特定的參數(shù)橫型時(shí),擬合相應(yīng)的參數(shù)模型,更準(zhǔn)確地分析確定變量之間的變化規(guī)律

    十四、典型相關(guān)分析

    相關(guān)分析一般分析兩個(gè)變里之間的關(guān)系,而典型相關(guān)分析是分析兩組變里(如3個(gè)學(xué)術(shù)能力指標(biāo)與5個(gè)在校成績(jī)表現(xiàn)指標(biāo))之間相關(guān)性的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。

    典型相關(guān)分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似,它將一組變量與另一組變量之間單變量的多重線(xiàn)性相關(guān)性研究轉(zhuǎn)化為對(duì)少數(shù)幾對(duì)綜合變量之間的簡(jiǎn)單線(xiàn)性相關(guān)性的研究,并且這少數(shù)幾對(duì)變量所包含的線(xiàn)性相關(guān)性的信息幾乎覆蓋了原變量組所包含的全部相應(yīng)信息。

    十五、R0C分析

    R0C曲線(xiàn)是根據(jù)一系列不同的二分類(lèi)方式(分界值或決定閾).以真陽(yáng)性率(靈敏度)為縱坐標(biāo),假陽(yáng)性率(1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的曲線(xiàn)

    用途:

    1、R0C曲線(xiàn)能很容易地査出任意界限值時(shí)的對(duì)疾病的識(shí)別能力

    用途

    2、選擇最佳的診斷界限值。R0C曲線(xiàn)越靠近左上角,試驗(yàn)的準(zhǔn)確性就越高;

    3、兩種或兩種以上不同診斷試驗(yàn)對(duì)疾病識(shí)別能力的比較,一股用R0C曲線(xiàn)下面積反映診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

    十六、其他分析方法

    多重響應(yīng)分析、距離分祈、項(xiàng)目分祈、對(duì)應(yīng)分祈、決策樹(shù)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)方程、蒙特卡洛模擬等。

    二、數(shù)據(jù)分析的三大方法

    數(shù)據(jù)分析的三大方法:分析搜索數(shù)據(jù)、分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、分析行為數(shù)據(jù)。

    數(shù)據(jù)分析,是對(duì)用戶(hù)行為的量化分析,它能夠從痕跡倒推出行為,然后把一切用戶(hù)的秘密都告訴你。數(shù)據(jù)分析的能力是當(dāng)代互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,每一個(gè)人都必須具備的能力。

    第一個(gè)方法是分析搜索數(shù)據(jù)。用戶(hù)有需求,他們第一時(shí)間,會(huì)上哪找答案呢?他們會(huì)上搜索引擎。用戶(hù)的需求,會(huì)通過(guò)“搜索關(guān)鍵字”,清晰無(wú)比地?cái)傇谀忝媲啊?/p>

    第二個(gè)方法是分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。用戶(hù)確實(shí)有需求,但到底多少用戶(hù)有這個(gè)需求呢?這時(shí),你就要分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)了。比如,幾乎每個(gè)人對(duì)買(mǎi)房都有需求。但房地產(chǎn)商,該在哪些城市重金拿地,哪些城市逐漸退出呢?

    很多房地產(chǎn)商會(huì)看一個(gè)數(shù)據(jù):城市的人口流入流出比。人口流入持續(xù)大于流出的,這個(gè)城市的購(gòu)房需求在累積,應(yīng)該投資;反之則在減少,應(yīng)該謹(jǐn)慎。

    第三個(gè)方法是分析行為數(shù)據(jù)。有限的研發(fā)經(jīng)費(fèi),是投資買(mǎi)域名,開(kāi)發(fā)PC網(wǎng)站,還是做基于H5頁(yè)面的手機(jī)應(yīng)用呢?這時(shí),你就要分析用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)了。很多人都知道,2017年天貓雙11的交易額達(dá)到了1682億,但是很多人沒(méi)有注意在屏幕上這個(gè)驚人的數(shù)字右下角。

    有個(gè)小小的,同樣驚人的數(shù)字,叫無(wú)線(xiàn)成交占比。這個(gè)數(shù)字在2014是45%,2015年68%,2016年82%,2017年達(dá)到了90%。也就是說(shuō),90%用戶(hù)的行為,已經(jīng)移到了手機(jī)上。根據(jù)對(duì)這個(gè)行為數(shù)據(jù)的分析,你的決定應(yīng)該很明顯了吧。

    三、常用數(shù)據(jù)分析處理方法有哪些?

    1、漏斗分析法

    漏斗分析法能夠科學(xué)反映用戶(hù)行為狀態(tài),以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段用戶(hù)轉(zhuǎn)化率情況,是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于網(wǎng)站和APP的用戶(hù)行為分析中,例如流量監(jiān)控、CRM系統(tǒng)、SEO優(yōu)化、產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售等日常數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)與數(shù)據(jù)分析工作中。

    2、留存分析法

    留存分析法是一種用來(lái)分析用戶(hù)參與情況和活躍程度的分析模型,考察進(jìn)行初始行為的用戶(hù)中,有多少人會(huì)進(jìn)行后續(xù)行為。從用戶(hù)的角度來(lái)說(shuō),留存率越高就說(shuō)明這個(gè)產(chǎn)品對(duì)用戶(hù)的核心需求也把握的越好,轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的活躍用戶(hù)也會(huì)更多,最終能幫助公司更好的盈利。

    3、分組分析法

    分組分析法是根據(jù)數(shù)據(jù)分析對(duì)象的特征,按照一定的標(biāo)志(指標(biāo)),把數(shù)據(jù)分析對(duì)象劃分為不同的部分和類(lèi)型來(lái)進(jìn)行研究,以揭示其內(nèi)在的聯(lián)系和規(guī)律性。

    4、矩陣分析法

    矩陣分析法是指根據(jù)事物(如產(chǎn)品、服務(wù)等)的兩個(gè)重要屬性(指標(biāo))作為分析的依據(jù),進(jìn)行分類(lèi)關(guān)聯(lián)分析,找出解決問(wèn)題的一種分析方法,也稱(chēng)為矩陣關(guān)聯(lián)分析法,簡(jiǎn)稱(chēng)矩陣分析法。

    四、數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法是什么?

    一個(gè)產(chǎn)品,如果你不能衡量它,你就不能了解它,自然而然,你就無(wú)法改進(jìn)它。數(shù)據(jù)說(shuō)到底,就是這樣一個(gè)工具——通過(guò)數(shù)據(jù),我們可以衡量產(chǎn)品,可以了解產(chǎn)品,可以在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下改進(jìn)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理本身是一個(gè)非常大的領(lǐng)域,這里主要總結(jié)一些我個(gè)人覺(jué)得比較基礎(chǔ)且實(shí)用的部分,在日常產(chǎn)品工作中可以發(fā)揮比較大作用。

    本文主要討論一些數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法:

    1. 數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析

    趨勢(shì)分析一般而言,適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長(zhǎng)期跟蹤,比如,點(diǎn)擊率,GMV,活躍用戶(hù)數(shù)等。做出簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖,并不算是趨勢(shì)分析,趨勢(shì)分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化,以及對(duì)變化原因進(jìn)行分析。

    趨勢(shì)分析,最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢(shì)分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念:環(huán)比,同比,定基比。環(huán)比是指,是本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與上期比較,例如2019年2月份與2019年1月份相比較,環(huán)比可以知道最近的變化趨勢(shì),但是會(huì)有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異,于是有了同比的概念,例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解,就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較,比如2018年1月作為基點(diǎn),定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。

    比如:2019年2月份某APP月活躍用戶(hù)數(shù)我2000萬(wàn),相比1月份,環(huán)比增加2%,相比去年2月份,同比增長(zhǎng)20%。趨勢(shì)分析另一個(gè)核心目的則是對(duì)趨勢(shì)做出解釋?zhuān)瑢?duì)于趨勢(shì)線(xiàn)中明顯的拐點(diǎn),發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋?zhuān)瑹o(wú)論是外部原因還是內(nèi)部原因。

    2. 數(shù)據(jù)對(duì)比分析

    數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化獨(dú)立的看,其實(shí)很多情況下并不能說(shuō)明問(wèn)題,比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長(zhǎng)10%,我們并無(wú)法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞,如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)增長(zhǎng),則5%很多,如果行業(yè)其他企業(yè)增長(zhǎng)平均為50%,則這是一個(gè)很差的數(shù)據(jù)。

    對(duì)比分析,就是給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考系,否則孤立的數(shù)據(jù)毫無(wú)意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)交流圈: 658558542  突破技術(shù)瓶頸,提升思維能力 。

    一般而言,對(duì)比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面,比如行業(yè)的情況,全站的情況等。有的時(shí)候,在產(chǎn)品迭代測(cè)試的時(shí)候,為了增加說(shuō)服力,會(huì)人為的設(shè)置對(duì)比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。

    比較試驗(yàn)最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量,其他條件保持一致。比如測(cè)試首頁(yè)改版的效果,就需要保持A/B兩組用戶(hù)質(zhì)量保持相同,上線(xiàn)時(shí)間保持相同,來(lái)源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說(shuō)服力的數(shù)據(jù)。

    3. 數(shù)據(jù)細(xì)分分析

    在得到一些初步結(jié)論的時(shí)候,需要進(jìn)一步地細(xì)拆,因?yàn)樵谝恍┚C合指標(biāo)的使用過(guò)程中,會(huì)抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié),而指標(biāo)本身的變化,也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆。常見(jiàn)的拆分方法包括:

    分時(shí) :不同時(shí)間短數(shù)據(jù)是否有變化。

    分渠道 :不同來(lái)源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。

    分用戶(hù) :新注冊(cè)用戶(hù)和老用戶(hù)相比是否有差異,高等級(jí)用戶(hù)和低等級(jí)用戶(hù)相比是否有差異。

    分地區(qū) :不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。

    組成拆分 :比如搜索由搜索詞組成,可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生,可以分拆不同的店鋪。

    細(xì)分分析是一個(gè)非常重要的手段,多問(wèn)一些為什么,才是得到結(jié)論的關(guān)鍵,而一步一步拆分,就是在不斷問(wèn)為什么的過(guò)程。

    4. 小結(jié)

    趨勢(shì),對(duì)比,細(xì)分,基本包含了數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的部分。無(wú)論是數(shù)據(jù)核實(shí),還是數(shù)據(jù)分析,都需要不斷地找趨勢(shì),做對(duì)比,做細(xì)分,才能得到最終有效的結(jié)論。

    在此我向大家推薦一個(gè)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)交流圈:

    658558542    ( ☛點(diǎn)擊即可加入群聊 )

    里面整理了一大份學(xué)習(xí)資料,全都是些干貨,包括大數(shù)據(jù)技術(shù)入門(mén),大數(shù)據(jù)離線(xiàn)處理、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理、Hadoop 、Spark、Flink、推薦系統(tǒng)算法以及源碼解析等,送給每一位大數(shù)據(jù)小伙伴,讓自學(xué)更輕松。這里不止是小白聚集地,還有大牛在線(xiàn)解答!歡迎初學(xué)和進(jìn)階中的小伙伴一起進(jìn)群學(xué)習(xí)交流,共同進(jìn)步!

    最后祝福所有遇到瓶頸的大數(shù)據(jù)程序員們突破自己,祝福大家在往后的工作與面試中一切順利

    以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析常用的方法相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問(wèn)題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún),客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。


    推薦閱讀:

    各大直播平臺(tái)數(shù)據(jù)(各大直播平臺(tái)數(shù)據(jù)大哥)

    哪里查大數(shù)據(jù)不花錢(qián)(免費(fèi)正規(guī)大數(shù)據(jù)查詢(xún)平臺(tái))

    數(shù)據(jù)分析報(bào)告怎么做(數(shù)據(jù)報(bào)告分析怎么寫(xiě))

    鋆的讀音是什么意思(鋆的讀音是什么意思?。?/a>

    杭州跟西安哪里好經(jīng)濟(jì)(杭州跟西安哪里好經(jīng)濟(jì)一點(diǎn))