五种经常使用大数据分析方法

　当开始数据分析项目时，一般首先分别分析每一个变量，以描述拥有的数据并评估其质量，接下来的步骤是探索变量之间存在的关系。这些关系可能会致使对数据所表明的整体得出某些推论或结论。结论可能会致使数学模型预测当前不在数据集中的数据结果。可是，在致使决策或行动步骤以前，数据分析无效。

　　在一番挣扎以后，中琛魔方给你们总结了互联网运营的五大数据分析方法，但愿帮助你们在数据分析中愈来愈游刃有余～加油！

　　漏斗分析法

　　漏斗分析模型是业务分析中的重要方法，最多见的是应用于营销分析中，因为营销过程当中的每一个关键节点都会影响到最终的结果，因此在精细化运营应用普遍的今天，漏斗分析方法能够帮助咱们把握每一个转化节点的效率，从而优化整个业务流程。

　　其中，咱们每每关注三个要点：

　　第一，从开始到结尾，总体的转化效率是多少？

　　第二，每一步的转化率是多少？

　　第三，哪一步流失最多，缘由在什么地方？流失的用户符合哪些特征？

　　漏斗分析一般帮咱们解决的不止是转化率的问题，精细化的漏斗分析，还能够帮助咱们：

　　一、漏斗对比分析，从差别中找到优化方法对比不一样用户群体、不一样营销方式等的漏斗分析，能够帮助咱们快速发现用户特色、营销方式的转化优点，找到在转化环节中，针对不一样用户可优化的步骤，或营销方法中可强化的地方。

　　二、经过转化率定位转化最有效的关键方法绝大部分的商业变现流程，均可以梳理出漏斗，一般咱们会采起多种方法但愿增长转化，漏斗分析能够帮助咱们很好的梳理整个业务流程，明确最重要的转化节点，因此在分析的过程当中，能够找出是否有其余不重要的过程参与，影响了主要流程的转化，从而进行取舍优化

　　对比分析法

　　对比分析法不论是从生活中仍是工做中，都会常常用到，对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化状况，了解事物的本质特征和发展规律。

　　在数据分析中，经常使用到的分3类：时间对比、空间对比以及标准对比。

　　时间对比：

　　最经常使用的就是同比和环比，经过时间周期的数据对比，了解目前数据水平的高低

　　同比：某个周期的时段与上一个周期的相同时段比较，现在年的6月比去年的6月，本周的周一比上周的周一等等。

　　环比：某个时段与其上一个时长相等的时段作比较，好比本周环比上周等等。

　　空间对比：

　　即在相同时间范围内与不一样空间指标数据进行对比

　　例如：不一样部门、不一样业务人员、不一样地区等进行对比，好比各省份订单销售数据的差异对比，能够得出产品的优点地区重点突破，平衡人力物力等。

　　标准对比：

　　业务数据一般会设定目标计划，标准对比能够经过目前数据与设定的目标计划之间的对比，了解目前发展进程，完成进度等，了解差距后能够及时调整策略。

　　用户分析法

　　用户分析是互联网运营的核心，经常使用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像等。在刚刚说到的RARRA模型中，用户活跃和留存是很是重要的环节，经过对用户行为数据的分析，对产品或网页设计进行优化，对用户进行适当引导等。

　　一般咱们会平常监控「日活」、「月活」等用户活跃数据，来了解新增的活跃用户数据，了解产品或网页是否获得了更多人的关注，可是同时，也须要作留存分析，关注新增的用户是否真正的留存下来成为固定用户，留存数据才是真正的用户增加数据，才能反映一段时间产品的使用状况，关于活跃率、留存率的计算。

　　那对活跃率和留存状况等数据的监控，要如何发现是否正常呢，须要关注数据变化的几种指标：

　　一、波动幅度：短期内是否有大幅度波动

　　二、变化持续性：数据波动是否呈现持续性

　　三、变化规律性：数据变化是不是有必定规律的

　　四、各指标变化关联性：关注的各指标的变化间是否有必定的关联，好比相同时间升降、变化趋势相同等

　　细分分析法

　　在数据分析概念被普遍重视的今天，粗略的数据分析很难真正发现问题，精细化数据分析成为真正有效的方法，因此细分分析法是在原本的数据分析上作的更为深刻和精细化。

　　能够经过几种方式，将总体数据和细分数据都进行分析，实现细分分析方法

　　一、多层钻取

　　经过多层钻取，直接在图表中点击查看细分数据，每层数据都可选择适合的图表类型进行展现，

　　二、聚焦下钻

　　在总体分析中，想要查看特别关注的部分数据详情，可使用聚焦及下钻的功能，进行自由分析。

　　指标分析法

　　在实际工做中，这个方法应用的最为普遍，也是在使用其余方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来作数据分析，好比平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。在选择具体使用哪一个基础指标时，须要考虑结果的取向性。

　　平均数：能够表现同类数据在不一样的时间段的数据状况，用于总结趋势和在广泛规律中发现问题。另外，也能够对比在不一样地区、不一样状况下的同类数据的差别状况，比总量或者单独值更具备说服力

　　中位数：又称中值，是指按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，表明一个样本、种群或几率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。由于是经过排序获得的，它不受最大、最小两个极端数值的影响。例如在统计本季度市场招聘薪资时，因为可能有少部分属于最大值或最小值，用中位数呈现更为有意义。

　　部分数据的变更对中位数没有影响，当一组数据中的个别数据变更较大时，常能够用它来描述这组数据的集中趋势。

　　最大（小）值：

　　最大（小）值常能够用来展示数据中的“异常”状况，在某些数据分析中，异常值能够忽略，但有些最大（小）值的分析，能够研究影响因素，从而找到突破性的动做或可避免的方法，从而推进业务的增加。

　　五种经常使用大数据分析方法.中琛魔方大数据 表示：每一种分析方法都对业务分析具备很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。