數(shù)據(jù)分析方法包括哪些

對比分析,是數(shù)據(jù)分析中最基礎(chǔ)、最常用、也是最實用的分析方法之一.該方法主要是指將兩個及以上對象的數(shù)據(jù)指標進行比較,闡述對比對象在數(shù)量上的差異,從而得出業(yè)務(wù)在不同階段的變化趨勢及規(guī)律.比較常見的對比分析方式:從時間趨勢上進行環(huán)比、同比、定基對比,從空間上進行A/B 測試對比、相似空間對比、先進空間對比,從特定標準上進行與目標值、假定值、平均值對比.

描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總,揭示了數(shù)據(jù)分布特性.它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形.缺失值填充:常用方法有剔除法、均值法、決策樹法.正態(tài)性檢驗:很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布,所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進行正態(tài)性檢驗.

"不細分無分析", 這是我們細分分析時常見的一句話.足見細分分析是一個非常重要的手段,一步一步拆分,就是在不斷問為什么的過程.細分分析一般有兩種:逐步細分,是由粗到細、由淺入深,逐步進行細分的過程.交叉細分交叉分析,是在縱向分析法和橫向分析法的基礎(chǔ)上,從交叉、立體的角度出發(fā),由淺入深、由低到高級的一種分析方法,它彌補了獨立維度進行分析沒法發(fā)現(xiàn)的一些問題.

回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一.它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當?shù)囊蕾囮P(guān)系,以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律.只有一個自變量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.使用條件:分析多個自變量X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.線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量,且自變量和因變量呈線性關(guān)系,而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求,一般用于因變量是離散時的情況.

每一步都是一個節(jié)點,漏斗分析是一套流程式數(shù)據(jù)分析,它能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)以及從起點到終點各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況的重要分析模型.常見于注冊登錄轉(zhuǎn)化、瀏覽交易轉(zhuǎn)化、進店銷售轉(zhuǎn)化等場景,通過量化每一步的轉(zhuǎn)化率,來衡量一個商業(yè)或產(chǎn)品的成敗及可優(yōu)化調(diào)整的點.

單因素方差分析:一項試驗只有一個影響因素,或者存在多個影響因素時,只分析一個因素與響應(yīng)變量的關(guān)系. 多因素有交互方差分析:一頊實驗有多個影響因素,分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,同時考慮多個影響因素之間的關(guān)系. 多因素?zé)o交互方差分析:分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系. 協(xié)方差分祈:傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端,無法控制分析中存在的某些隨機因素,降低了分析結(jié)果的準確度.協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應(yīng)進行方差分析,是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種留存分析,"用戶來得快,走得也快",留存率,是做運營或用戶增長的同學(xué)都必看的一個指標,它是衡量一塊業(yè)務(wù)是否健康的關(guān)鍵指標,做好留存會帶來長遠的復(fù)利效應(yīng),沒有留存就沒有未來.留存分析,在數(shù)據(jù)運營領(lǐng)域有著十分重要的地位,常見留存指標有次日留存、七日留存率、次周留存率、次月留存率、T+N日/周/月留存率等等,表示目標用戶在一段時間后回訪產(chǎn)品或回到產(chǎn)品中完成某個行為的比例.

相關(guān)分析,研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,從而發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運營中的關(guān)鍵影響及因素.相關(guān)關(guān)系的測定方法包括:散點圖、相關(guān)系數(shù)等.單相關(guān):兩個因素之間的相關(guān)關(guān)系叫單相關(guān),即研究時只涉及一個自變量和一個因變量;復(fù)相關(guān) :三個或三個以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān),即研究時涉及兩個或兩個以上的自變量和因變量相關(guān);偏相關(guān):在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場合,當假定其他變量不變時,其中兩個變量之間的相關(guān)關(guān)系稱為偏相關(guān).

參數(shù)檢驗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)對一些主要的參數(shù)(如均值、百分數(shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等)進行的檢驗 .非參數(shù)檢驗則不考慮總體分布是否已知,常常也不是針對總體參數(shù),而是針對總體的某些一般性假設(shè)(如總體分布的位罝是否相同,總體分布是否正態(tài))進行檢驗.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);總體分布雖然正態(tài),數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型,但樣本容量極小,如10以下;要方法包括:卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K--量檢驗等.

"物以類聚人以群分",聚類分析是常用的數(shù)據(jù)分析方法之一,其核心是基于數(shù)據(jù)之前存在相似性.聚類的方法有K均值(K--Means),譜聚類(Spectral Clustering),層次聚類(Hierarchical Clustering),具體就不贅述.常見于以下2個場景應(yīng)用:用戶細分:根據(jù)相似性將用戶劃分成不同的族群,并研究各個族群的特征并做業(yè)務(wù)應(yīng)用.異常檢測:發(fā)現(xiàn)正常與異常的用戶數(shù)據(jù),識別其中的異常行為.

聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程,因此同一個簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象有很大的相異性.聚類分析是一種探索性的分析,在分類的過程中,人們不必事先給出一個分類的標準,聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā),自動進行分類.系統(tǒng)聚類法:適用于小樣本的樣本聚類或指標聚類,一般用系統(tǒng)聚類法來聚類指標,又稱分層聚類.逐步聚類法 :適用于大樣本的樣本聚類.其他聚類法 :兩步聚類、K均值聚類等.

數(shù)據(jù)分析有什么用途?

1. 提高工作效率

數(shù)據(jù)分析可以幫助員工在工作中更快捷、更準確地完成多項任務(wù),從而提高工作效率.例如,在銷售和市場分析中,數(shù)據(jù)分析可以幫助員工更好地了解客戶需求和市場趨勢,從而更快速地推銷產(chǎn)品和服務(wù).在財務(wù)管理方面,數(shù)據(jù)分析可以幫助員工快速了解企業(yè)的財務(wù)狀況和成本結(jié)構(gòu),從而更好地控制費用和提高收益.

2. 優(yōu)化業(yè)務(wù)流程

數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)和組織尋找業(yè)務(wù)流程中存在的問題,并進行優(yōu)化和改進.通過對數(shù)據(jù)進行挖掘和分析,可以發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運營中的瓶頸和問題,從而根據(jù)實際情況和數(shù)據(jù)結(jié)果制定合適的改進措施,提高業(yè)務(wù)效率和運營效益.

3. 升職加薪

數(shù)據(jù)分析是當前最高薪職業(yè)之一,懂得數(shù)據(jù)分析的人才往往能夠獲得更好的高薪職位和機會.數(shù)據(jù)分析人才的需求和市場價值也在不斷提高,因此,通過學(xué)習(xí)和掌握數(shù)據(jù)分析技能,可以幫助自己獲得更好的職業(yè)機會和薪資待遇.

4. 提高管理效率

數(shù)據(jù)分析可以使管理人員更好地了解公司狀況和業(yè)務(wù)運營情況,從而更好地制定公司戰(zhàn)略和決策,并提高管理效率.通過數(shù)據(jù)分析,管理人員可以了解市場狀況、業(yè)務(wù)需求和公司價值等方面的信息,從而更好地預(yù)見企業(yè)發(fā)展方向和機會,更好地應(yīng)對行業(yè)競爭和變革,提高公司的效益和競爭力.

5. 改進述職匯報

數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)員工更好地呈現(xiàn)各項業(yè)務(wù)指標和匯報結(jié)果,從而使述職匯報更加全面、科學(xué)和可信.通過數(shù)據(jù)分析的支持,匯報人員可以提供更多的數(shù)據(jù)和信息支持,基于數(shù)據(jù)結(jié)果設(shè)計更合理、更具有可操作性的解決方案,從而更好地滿足上級管理層的需求和期望,提升自己的匯報效果和表現(xiàn).

6. 提高客戶滿意度

數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)更好地了解客戶需求和反饋,從而提高客戶滿意度.客戶數(shù)據(jù)的監(jiān)測和收集分析可以為企業(yè)提供客戶行為、偏好和需求等各方面的信息,從而使企業(yè)能夠針對性地制定更好的產(chǎn)品和服務(wù)策略,提高產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量和滿意度,增加客戶忠誠度和重復(fù)購買率.

7. 增加市場競爭力

數(shù)據(jù)分析可以為企業(yè)提供更好的市場洞察力,從而增加企業(yè)的市場競爭力和市場份額.通過數(shù)據(jù)分析,企業(yè)可以了解市場需求、競爭對手和行業(yè)趨勢等方面的信息,從而更好地調(diào)整公司和產(chǎn)品策略,提供更好的產(chǎn)品和服務(wù),增加市場占有率和營收收益.

8. 實時監(jiān)測和預(yù)警

數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)更好地進行實時監(jiān)測和預(yù)警,在業(yè)務(wù)運營遇到風(fēng)險和問題時能及時發(fā)現(xiàn)和給出反應(yīng).通過實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析,企業(yè)可以快速了解業(yè)務(wù)情況和變化,及時預(yù)警和處理各類問題,從而防止業(yè)務(wù)陷入危機和挽救公司收益.

數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)代企業(yè)和組織中起著非常重要的作用,既可以幫助員工更高效地完成任務(wù),優(yōu)化業(yè)務(wù)流程并獲得升職加薪機會,又可以提高公司管理效率和競爭力,并且有助于幫助企業(yè)實現(xiàn)客戶滿意度、市場份額的提升和業(yè)務(wù)風(fēng)險預(yù)警.

以上詳細介紹的數(shù)據(jù)分析方法包括哪些,也介紹了數(shù)據(jù)分析有什么用途.數(shù)據(jù)分析方法主要包括對比分析法、描述統(tǒng)計分析法、回歸分析法、單因素方差分析法等等,數(shù)據(jù)分析的用途主要有提高工作效率、優(yōu)化工作流程、升職加薪、提高管理效率、改進述職匯報、提高客戶滿意度等等.