r數據分析流程（r數據分析方法與案例詳解）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于r數據分析流程的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、數據分析要怎么學

• 2、數據分析方法有哪些

• 3、R語言相關性分析圖。想知道怎么分析這些數據？

• 4、《圖靈程序設計叢書：學習R學習R》pdf下載在線閱讀，求百度網盤云資源

一、數據分析要怎么學

首先你要知道成為一名數據分析師所需要具備bai的技能：

• 數學知識

對于初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對于高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對于分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優(yōu)勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發(fā)展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟件工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業(yè)務理解

對業(yè)務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴于數據分析師對業(yè)務本身的理解。

對于初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業(yè)務的基本了解就可以。對于高級數據分析師，需要對業(yè)務有較為深入的了解，能夠基于數據，提煉出有效觀點，對實際業(yè)務能有所幫助。對于數據挖掘工程師，對業(yè)務有基本了解就可以，重點還是需要放在發(fā)揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對于初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達到什么樣的目標。對于高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因后果，會給業(yè)務帶來的影響。對于數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業(yè)務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對于初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對于稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對于高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

二、數據分析方法有哪些

常用的列了九種供參考:

一、公式拆解

所謂公式拆解法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素。

舉例：分析某產品的銷售額較低的原因，用公式法分解

二、對比分析

對比法就是用兩組或兩組以上的數據進行比較，是最通用的方法。

我們知道孤立的數據沒有意義，有對比才有差異。比如在時間維度上的同比和環(huán)比、增長率、定基比，與競爭對手的對比、類別之間的對比、特征和屬性對比等。對比法可以發(fā)現數據變化規(guī)律，使用頻繁，經常和其他方法搭配使用。

下圖的AB公司銷售額對比，雖然A公司銷售額總體上漲且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的銷售額還是趕超。

三、A/Btest

A/Btest，是將Web或App界面或流程的兩個或多個版本，在同一時間維度，分別讓類似訪客群組來訪問，收集各群組的用戶體驗數據和業(yè)務數據，最后分析評估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：

（1）現狀分析并建立假設：分析業(yè)務數據，確定當前最關鍵的改進點，作出優(yōu)化改進的假設，提出優(yōu)化建議；比如說我們發(fā)現用戶的轉化率不高，我們假設是因為推廣的著陸頁面帶來的轉化率太低，下面就要想辦法來進行改進了

（2）設定目標，制定方案：設置主要目標，用來衡量各優(yōu)化版本的優(yōu)劣；設置輔助目標，用來評估優(yōu)化版本對其他方面的影響。

（3）設計與開發(fā)：制作2個或多個優(yōu)化版本的設計原型并完成技術實現。

（4）分配流量：確定每個線上測試版本的分流比例，初始階段，優(yōu)化方案的流量設置可以較小，根據情況逐漸增加流量。

（5）采集并分析數據：收集實驗數據，進行有效性和效果判斷：統計顯著性達到95%或以上并且維持一段時間，實驗可以結束；如果在95%以下，則可能需要延長測試時間；如果很長時間統計顯著性不能達到95%甚至90%，則需要決定是否中止試驗。

（6）最后：根據試驗結果確定發(fā)布新版本、調整分流比例繼續(xù)測試或者在試驗效果未達成的情況下繼續(xù)優(yōu)化迭代方案重新開發(fā)上線試驗。

流程圖如下：

四、象限分析

通過對兩種及以上維度的劃分，運用坐標的方式表達出想要的價值。由價值直接轉變?yōu)椴呗裕瑥亩M行一些落地的推動。象限法是一種策略驅動的思維，常與產品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。比如，下圖是一個廣告點擊的四象限分布，X軸從左到右表示從低到高，Y軸從下到上表示從低到高。

高點擊率高轉化的廣告，說明人群相對精準，是一個高效率的廣告。高點擊率低轉化的廣告，說明點擊進來的人大多被廣告吸引了，轉化低說明廣告內容針對的人群和產品實際受眾有些不符。高轉化低點擊的廣告，說明廣告內容針對的人群和產品實際受眾符合程度較高，但需要優(yōu)化廣告內容，吸引更多人點擊。低點擊率低轉化的廣告，可以放棄了。還有經典的RFM模型，把客戶按最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額 (Monetary)三個維度分成八個象限。

象限法的優(yōu)勢：

（1）找到問題的共性原因

通過象限分析法，將有相同特征的事件進行歸因分析，總結其中的共性原因。例如上面廣告的案例中，第一象限的事件可以提煉出有效的推廣渠道與推廣策略，第三和第四象限可以排除一些無效的推廣渠道；

（2）建立分組優(yōu)化策略

針對投放的象限分析法可以針對不同象限建立優(yōu)化策略，例如RFM客戶管理模型中按照象限將客戶分為重點發(fā)展客戶、重點保持客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶等不同類型。給重點發(fā)展客戶傾斜更多的資源，比如VIP服務、個性化服務、附加銷售等。給潛力客戶銷售價值更高的產品，或一些優(yōu)惠措施來吸引他們回歸。

五、帕累托分析

帕累托法則，源于經典的二八法則。比如在個人財富上可以說世界上20%的人掌握著80%的財富。而在數據分析中，則可以理解為20%的數據產生了80%的效果需要圍繞這20%的數據進行挖掘。往往在使用二八法則的時候和排名有關系，排在前20%的才算是有效數據。二八法是抓重點分析，適用于任何行業(yè)。找到重點，發(fā)現其特征，然后可以思考如何讓其余的80%向這20%轉化，提高效果。

一般地，會用在產品分類上，去測量并構建ABC模型。比如某零售企業(yè)有500個SKU以及這些SKU對應的銷售額，那么哪些SKU是重要的呢，這就是在業(yè)務運營中分清主次的問題。

常見的做法是將產品SKU作為維度，并將對應的銷售額作為基礎度量指標，將這些銷售額指標從大到小排列，并計算截止當前產品SKU的銷售額累計合計占總銷售額的百分比。

百分比在 70%（含）以內，劃分為 A 類。百分比在 70~90%（含）以內，劃分為 B 類。百分比在 90~100%（含）以內，劃分為 C 類。以上百分比也可以根據自己的實際情況調整。

ABC分析模型，不光可以用來劃分產品和銷售額，還可以劃分客戶及客戶交易額等。比如給企業(yè)貢獻80%利潤的客戶是哪些，占比多少。假設有20%，那么在資源有限的情況下，就知道要重點維護這20%類客戶。

六、漏斗分析

漏斗法即是漏斗圖，有點像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用于像新用戶的開發(fā)、購物轉化率這些有變化和一定流程的分析中。

上圖是經典的營銷漏斗，形象展示了從獲取用戶到最終轉化成購買這整個流程中的一個個子環(huán)節(jié)。相鄰環(huán)節(jié)的轉化率則就是指用數據指標來量化每一個步驟的表現。所以整個漏斗模型就是先將整個購買流程拆分成一個個步驟，然后用轉化率來衡量每一個步驟的表現，最后通過異常的數據指標找出有問題的環(huán)節(jié)，從而解決問題，優(yōu)化該步驟，最終達到提升整體購買轉化率的目的。

整體漏斗模型的核心思想其實可以歸為分解和量化。比如分析電商的轉化，我們要做的就是監(jiān)控每個層級上的用戶轉化，尋找每個層級的可優(yōu)化點。對于沒有按照流程操作的用戶，專門繪制他們的轉化模型，縮短路徑提升用戶體驗。

還有經典的黑客增長模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用戶獲取、用戶激活、用戶留存、用戶收益以及用戶傳播。這是產品運營中比較常見的一個模型，結合產品本身的特點以及產品的生命周期位置，來關注不同的數據指標，最終制定不同的運營策略。

從下面這幅AARRR模型圖中，能夠比較明顯的看出來整個用戶的生命周期是呈現逐漸遞減趨勢的。通過拆解和量化整個用戶生命周期各環(huán)節(jié)，可以進行數據的橫向和縱向對比，從而發(fā)現對應的問題，最終進行不斷的優(yōu)化迭代。

七、路徑分析

用戶路徑分析追蹤用戶從某個開始事件直到結束事件的行為路徑，即對用戶流向進行監(jiān)測，可以用來衡量網站優(yōu)化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，其最終目的是達成業(yè)務目標，引導用戶更高效地完成產品的最優(yōu)路徑，最終促使用戶付費。如何進行用戶行為路徑分析？

（1）計算用戶使用網站或APP時的每個第一步，然后依次計算每一步的流向和轉化，通過數據，真實地再現用戶從打開APP到離開的整個過程。

（2）查看用戶在使用產品時的路徑分布情況。例如：在訪問了某個電商產品首頁的用戶后，有多大比例的用戶進行了搜索，有多大比例的用戶訪問了分類頁，有多大比例的用戶直接訪問的商品詳情頁。

（3）進行路徑優(yōu)化分析。例如：哪條路徑是用戶最多訪問的；走到哪一步時，用戶最容易流失。

（4）通過路徑識別用戶行為特征。例如：分析用戶是用完即走的目標導向型，還是無目的瀏覽型。

（5）對用戶進行細分。通常按照APP的使用目的來對用戶進行分類。如汽車APP的用戶可以細分為關注型、意向型、購買型用戶，并對每類用戶進行不同訪問任務的路徑分析，比如意向型的用戶，他進行不同車型的比較都有哪些路徑，存在什么問題。還有一種方法是利用算法，基于用戶所有訪問路徑進行聚類分析，依據訪問路徑的相似性對用戶進行分類，再對每類用戶進行分析。

以電商為例，買家從登錄網站／APP到支付成功要經過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等過程。而在用戶真實的選購過程是一個交纏反復的過程，例如提交訂單后，用戶可能會返回首頁繼續(xù)搜索商品，也可能去取消訂單，每一個路徑背后都有不同的動機。與其他分析模型配合進行深入分析后，能為找到快速用戶動機，從而引領用戶走向最優(yōu)路徑或者期望中的路徑。

用戶行為路徑圖示例：

八、留存分析

用戶留存指的是新會員/用戶在經過一定時間之后，仍然具有訪問、登錄、使用或轉化等特定屬性和行為，留存用戶占當時新用戶的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分為三類，以登錄行為認定的留存為例：

第一種 日留存，日留存又可以細分為以下幾種：

（1）次日留存率：（當天新增的用戶中，第2天還登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數

（2）第3日留存率：（第一天新增用戶中，第3天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數

（3）第7日留存率：（第一天新增用戶中，第7天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數

（4）第14日留存率：（第一天新增用戶中，第14天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數

（5）第30日留存率：（第一天新增用戶中，第30天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數

第二種 周留存，以周度為單位的留存率，指的是每個周相對于第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數。

第三種 月留存，以月度為單位的留存率，指的是每個月相對于第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數。留存率是針對新用戶的，其結果是一個矩陣式半面報告（只有一半有數據），每個數據記錄行是日期、列為對應的不同時間周期下的留存率。正常情況下，留存率會隨著時間周期的推移而逐漸降低。下面以月留存為例生成的月用戶留存曲線：

九、聚類分析

聚類分析屬于探索性的數據分析方法。通常，我們利用聚類分析將看似無序的對象進行分組、歸類，以達到更好地理解研究對象的目的。聚類結果要求組內對象相似性較高，組間對象相似性較低。在用戶研究中，很多問題可以借助聚類分析來解決，比如，網站的信息分類問題、網頁的點擊行為關聯性問題以及用戶分類問題等等。其中，用戶分類是最常見的情況。

常見的聚類方法有不少，比如K均值（K-Means），譜聚類（Spectral Clustering），層次聚類（Hierarchical Clustering）。以最為常見的K-means為例，如下圖：

可以看到，數據可以被分到紅藍綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇應有其特有的性質。顯然，聚類分析是一種無監(jiān)督學習，是在缺乏標簽的前提下的一種分類模型。當我們對數據進行聚類后并得到簇后，一般會單獨對每個簇進行深入分析，從而得到更加細致的結果。

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三、R語言相關性分析圖。想知道怎么分析這些數據？

框內的數字是行變量和列變量之間的相關系數R，相關系數R絕對值越大，顏色越深（紅正，藍負）。統計學中，P值越小相關性越顯著，一般來說 一個*代表顯著相關（P值為0.01，選取不同參數可能不一樣）、兩個**代表極顯著相關（P值為0.001）、三個***代表極極顯著相關（P值為0.0001）.   圖中還可以看出，相關系數R的絕對值0.67（變量P50與T之間）以上的都顯著相關，至少一個*。符合一般關于相關系數R值的顯著性統計。

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書名：圖靈程序設計叢書：學習R

作者：[美] Richard Cotton

譯者：劉　軍

豆瓣評分：7.7

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2014-6

頁數：360

內容簡介：本書分為上下兩部分，旨在指導你如何使用R，并提供練習的機會。上半部分主要介紹R的技術細節(jié)和使用技巧。每章都簡要介紹了一組不同的數據類型（例如第4章介紹向量、矩陣和數組）或概念（例如第8章介紹分支和循環(huán)）。下半部分更側重實踐，展示了從輸入數據到發(fā)布結果這一標準的數據分析流程。

即使你沒有任何編程基礎，也能順利閱讀本書。

編寫簡單的R程序，知道R語言能做什么

使用向量、數組、列表、數據框和字符串等數據類型

掌握條件語句以及分支和循環(huán)控制語句

應用R的擴展包，將你自己的工作成果打包發(fā)給其他人

清理從各種來源導入的數據

通過可視化和匯總統計理解數據

使用統計模型傳遞關于數據的定量判斷并進行預測

了解編寫數據分析代碼時出現錯誤的應對措施

作者簡介：Richard Cotton

是一位通曉化學安全及健康的數據科學家，開發(fā)過很多能讓非專業(yè)用戶訪問統計模型的工具。他開發(fā)了很多R包，如assertive（用于檢查變量的狀態(tài)）和sig（用于確保功能具有合理的API）。他也是The Damned Liars公司的統計學顧問。

以上就是關于r數據分析流程相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

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