数据分析的常用方法

数据分析更多的是基于业务背景来解读数据,把隐藏的数据背后信息提炼和总结出来,发现其中有价值的内容。由于这个过程中,数据是客观的,人是主管的。同样的数据不同的人解读出来的结论可能是不一样的,甚至是完全相反的,但结论本身没有对错,所以从客观的数据到主观的人,需要有一些科学的分析方法作为桥梁,帮助数据的信息更好、更全面、更快的传递。

那常用的数据分析方法有哪些呢?

趋势分析

当数据很多,而我们又想从数据中更快、更便捷来发现数据信息的时候,这个时候需要借助图形的力量,所谓图形的力量,就是借助EXCEl或者其他画图工具把他画出来。

趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪,比如:点击率、GMV、活跃用户数。一般做成简单的数据趋势图,但光制作成数据趋势图还不算分析,必须像上面一样,数据有那些趋势上的变化,有没有周期性,有没有拐点,并分析背后的原因,无论是内部原因还是外部原因。趋势分析最好的产出是比值。有环比、同比、定基比。比如2017年4月份比3月份GDP增长了多少,这就是环比,环比体现了最近变化的趋势,但有季节性的影响。为了消除季节性的影响,推出了同比,比如:2017年4月份比2016年的4月份GDP增长了多少,这就是同比。定基比就更好理解,就是固定某个基点,比如将2017年1月份的数据作为基点,定基比则为2017年5月份的数据和2017年1月份的数据做对比。

对比分析

横向对比:横向对比就是跟自己比。最常见的数据指标就是需要跟目标值比,来回答我们有没有完成目标;跟我们上个月比,来回答我们环北增长了多少。

纵向对比:简单来说就是跟他人比。我们要跟竞争对手比,来回答我们在市场中的份额和地位是怎样的。

很多人可能会说,对比分析听起来也很简单么。那我举个例子,有个电商的签到页面,昨天它的pv是5000,你听到这样的数据有啥感受?

你不会有任何感受,如果说这个签到页面的平均PV是10000,说明昨天出现了重大问题,如果说签到页面的平均pv是2000,则昨天有个跃升,数据只有对比,才能产生意义。

象限分析

依据数据的不同,将各个比较主体划分到4个象限中。如果把智商和情商进行划分,就可以划分为两个维度四个象限,每个人都有自己所属的象限。一般来说,智商保证一个人的下限,情商提升一个人的上限。

一个之前实际工作中用过的象限分析法的例子。一般p2p产品注册用户都是有第三方渠道引流的,如果按照流量来源的质量和数量可以划分四个象限,然后选取一个固定时间点,比较各个渠道的流量性价比,质量可以用留存的总额这个维度作标准。对于高质量高数量的渠道继续保持,对于高质量低数量的渠道扩大引入数量,低质量低数量pass,低质量高数量尝试一下投放的策略和要求,这样的象限分析可以让我们在对比分析的时候得到一个非常直观和快捷的结果。

交叉分析

对比分析既有横向对比,又有纵向对比。如果既想横向对比,又想纵向对比,就有了交叉分析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现,进行多角度的结合分析。

在分析app数据的时候,通常会分ios和安卓来看。

交叉分析的主要作用就是从多个维度细分数据,从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。

常见的维度有:

分时:不同时间段数据是否有变化。

分渠道:不同流量来源数据是否有变化。

分用户:新注册用户和老用户相比是否有差异,高等级用户和低等级用户相比是否有差异。

分地区:不同地区的数据是否有变化。

交叉分析法是一个从粗到细的过程,也可以叫做细分分析法。

总结:

趋势、对比、象限、交叉包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实、还是数据分析,找趋势、做对比、划象限、做细分,数据才能起到应有的作用。

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