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统计分析方法(5种让你相见恨晚的高效数据分析方法)

数据,多维,用户统计分析方法(5种让你相见恨晚的高效数据分析方法)

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

很多朋友数据分析理论学了一大堆，却还是不知道具体数据分析实操怎么上手。数据分析知识太庞杂，花费大量时间去做记录、做表格、想计划？工作中总把老板布置的任务当成负担？处于这个阶段一定不要着急，只要及时调整方法和心态，掌握好的数据分析方法，就会让数据分析的过程更加高效，并且事半功倍。

小编在这里搜集了一些比较实用高效也比较常见的数据分析方法，当然，只看只收藏肯定是不够的，只要把它真正融入到自己的数据分析过程中，才能切实解决工作中的一些问题。

一、对比分析法

俗话说没有对比就没有伤害，所有的一切不经过对比就体现不出他们之间的差异。数据分析领域的对比分析法要呈现出来的就是这样的效果。

（一）比什么

通果把两个相互联系的数据进行比较，从数量上说明他们在规模的大小、水平的高低、速度的快慢等的差距，从而帮助我们得出客观且正确的结论。

1、绝对值：本身具备价值的数字

（例如销售金额、阅读数）

缺点：不易得知问题的严重程度

2、比例值：在具体环境中看比例，才具备对比价值

（例如：分享率、转化率）

缺点：易受到极端值的影响

（二）怎么比

1、环比

与当前时间范围相邻的上一个时间范围对比（日环比、周环比、月环比、年环比）

2、同比

与当前的时间范围上层时间范围的前一范围中同样位置的数据对比

注意：环比同比本身不带年月日的属性，同比可以去除周末和季节等干扰因素

（三）和谁比

1、和自己比

时间维度、同业务线、过往经验比

2、和行业比

是自身因素还是行业趋势？都跌，能否比同行跌得少；都涨，是否比同行涨得慢

二、漏斗分析法

在数据分析的过程中，不必要将注意力全部放在各种高大上的数据模型上，简单好用的方法依然能帮助我们得出正确的结论，漏斗分析法就是这样一种简单好用的方法。

（一）怎么分析

1、漏斗要有严格的顺序

不可以用ABCDE看ACE的数据，原因到达C有多重途径

2、漏斗需要根据业务实际情况，选择对应的时间窗口

（1）按天：对用户心智的影响只在短期内有效（如短期活动）

（2）按周：业务本身复杂、决策成本高、多日才能完成（如理财）

（3）按月：决策周期更长（如装修买房）

（二）注意要点

漏斗分析的运作原理是通过一连串向后影响用户行为来观察目标，适用于有明确的业务流程和业务目标的场景，不太适合没有明确的流程，跳转关系纷繁复杂的业务。

三、多维度拆解法

多维度拆解法，顾名思义，有两个关键词，即纬度和拆解。这种方法非常重要，因为它恰好对应了数据分析的本质：用不同的视角去拆分和观察同一个数据指标。

（一）多维拆解的运作原理

指标、业务流程需要按照多维度拆分，来观察变动。

（二）多维度拆解的适用场景

1、分析单一指标的构成、比例

分栏目的播放量/新老用户比例

2、针对流程进行拆解分析

不同渠道的浏览、购买转化率；不同省份的活动参与漏斗

3、还原行为发生时的场景

打赏主播的等级、性别、频道

四、归因查找分析法

（一）运作原理

将事件拆解，根据业务性质，确定影响事件完成的关键部分。

（二）分类

1、末次归因

所有的贡献归结到离最终目标最近的步骤

2、递减归因

转化路径比较长，步骤区分度不高，没有哪个环节起主导作用

3、首次归因

强流量依赖的业务场景，拉人比后续所有事情更重要

（三）作用

帮助我们找出一件事发生的主要原因是什么，找到业务目标达成的主要原因，强化核心环节。

五、用户画像分析法

（一）运作原理

通过对用户各类特征进行表示，给用户贴上各类标签，通过这类标签将用户分成不同的群体，以便对不同的群体分别进行产品、运营动作。

（二）用户标签

1、基础属性

年龄、性别、生日、星座、教育、婚姻等

2、业务行为

注册时间、来源渠道、活跃时间、内容倾向、消费倾向、客单价

（三）标签从哪来

1、直接填写

通过用户自己的已有特征推导，过往行为（商品购买、地址填写、常用IP判断位置、手机型号判断消费能力、美图手机基本是女生用）

2、通过用户身边的人推断

（1）距离相近：某些属性，周围的人都具备，用户大概率也具备

（2）行为相近：通过协同过滤，找到行为相似的目标用户

希望以上这些方法可以减轻你们在数据分析实际运用中的压力，让大家的工作更加高效。当然除此之外，肯定还有很多好用的数据分析方法，也欢迎各位在评论区补充。

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本文到此结束，希望对大家有所帮助呢。