做数据分析时,数据分析常用的方法有哪些?
数据分析和数据处理本身是 个非常大的领域,这里主要总结 些我个人觉得比较基础且实用的部分,在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本期主要讨论 些数据分析的三个常用方法:
- 数据趋势分析
趋势分析 般而言,适用于产品核心指标的长期跟踪,比如,点击率,GMV,活跃用户数等。做出简单的数据趋势图,并不算是趋势分析,趋势分析更多的是需要明确数据的变化,以及对变化原因进行分析。
趋势分析,较好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念:环比,同比,定基比。环比是指,是本期统计数据与上期比较,例如2017年2月份与2017年1月份相比较,环比可以知道较近的变化趋势,但是会有些季节性差异。为了消除季节差异,于是有了同比的概念,例如2017年2月份和2016年2月份进行比较。定基比更好理解,就是和某个基点进行比较,比如2016年1月作为基点,定基比则为2017年2月和2016年1月进行比较。
比如:2017年2月份某APP月活跃用户数我2000万,相比1月份,环比增加2%,相比去年2月份,同比增长20%。
趋势分析另 个核心目的则是对趋势做出解释,对于趋势线中明显的拐点,发生了什么事情要给出合理的解释,无论是外部原因还是内部原因。
- 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看,其实很多情况下并不能说明问题,比如如果 个企业盈利增长10%,我们并无法判断这个企业的好坏,如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长,则5%很多,如果行业其他企业增长平均为50%,则这是 个很差的数据。
对比分析,就是给孤立的数据 个合理的参考系,否则孤立的数据毫无意义。
般而言,对比的数据是数据的基本面,比如行业的情况,全站的情况等。有的时候,在产品迭代测试的时候,为了增加说服力,会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验较关键的是A/B两组只保持单 变量,其他条件保持 致。比如测试页改版的效果,就需要保持A/B两组用户质量保持相同,上线时间保持相同,来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
- 数据细分分析
在得到 些初步结论的时候,需要进 步地细拆,因为在 些综合指标的使用过程中,会抹杀 些关键的数据细节,而指标本身的变化,也需要分析变化产生的原因。这里的细分 定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括:
分时 :不同时间短数据是否有变化。
分渠道 :不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 :新注册用户和老用户相比是否有差异,高等 用户和低等 用户相比是否有差异。
分地区 :不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 :比如搜索由搜索词组成,可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生,可以分拆不同的店铺。
细分分析是 个非常重要的手段,多问 些为什么,才是得到结论的关键,而 步 步拆分,就是在不断问为什么的过程。
趋势,对比,细分,基本包含了数据分析较基础的部分。无论是数据核实,还是数据分析,都需要不断地找趋势,做对比,做细分,才能得到较终有效的结论。
数据分析是什么,如何完善数据分析知识体系
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数据分析是什么?如何从零开始学习数据分析?
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大数据现在处于什么阶段,入行大数据,需要学习哪些基础知识?
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