市場數據分析方法的認知

⑴ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

⑵ 談談對數據分析的認識

目前來講數據分析技能基本上是已經滲透到各行各業了，基本上坐辦公室對著電腦的都要會一些數據處理的相關技能，再說一下數據分析師，也是在公司當中的地位不斷往策略方向提升，所以還是比較有發展前景的，我也是趕上了封口，零基礎學了個CDA數據分析現在在做電商數據分析師

⑶ 我們該如何進行數據分析之入門篇

我們該如何進行數據分析之入門篇

本篇目的主要是把「產品健康度」監控相關的指標(描述性指標，告訴我們是什麼)做一個系統的梳理，希望能夠幫助剛剛入行或准備入行的朋友，快速熟悉游戲運營分析相關的指標含義及應用場景。

關於渠道優化、運營活動分析、流失分析、用戶行為分析等具體案例分析會在「進階篇」中跟大家分享。

在這里還是要重申一個觀點：

1、數據分析的本質是一種意識，一種以客觀事實為導向進行產品管理和客戶管理的意識;

2、數據分析師本質上是一個產品分析師，只是在分析的過程中從數據的角度進行切入而已;

3、數據分析的價值在於數據應用，沒有業務理解和對各部門作業流程的詳細了解，是無法對數據作出分析和解釋的;不熟悉業務的數據分析師只能稱為「數據取數員";

對移動游戲數據這塊, 我一般喜歡用經典的「水池圖」來做說明;

作為CP，無論我們從什麼角度做數據分析，最終還是希望能夠幫助我們更好的實現最終目的：賺到更多的￥

從一個庸俗易懂的公式出發：

Revenue = AU * PUR *ARPPU

統計周期內的收入流水 = 統計周期內的活躍用戶規模 * 活躍用戶付費比例 * 平均每付費用戶付費金額;

因此，我們要做的事情是：「最大化活躍用戶規模，並在此規模之上最大化用戶付費轉化及付費強度」.

【最大化活躍用戶規模】：如果我們把當前的活躍用戶看做一個水池，要想提升水池內的含水量，我們可以有幾種做法：

1.開源：讓更多的水注入，導入更多用戶;通過市場推廣：

1.1拓展新渠道;

1.2增加推廣費用，提高渠道導入、媒體廣告導入量;

1.3自有資源與其它APP換量;

1.4口碑管理、增加市場認知度和認同度，提高自然導入量;

2.節流, 減少水池的出水量，降低用戶流失;

2.1.通過運營活動、版本更新 提高用戶的游戲參與度(玩的更久)

2.2.通過老玩家召回的活動，喚醒沉默用戶;可以想像成，水池中的部分水分被蒸發，並沒有真正的離開流走，可以再通過降雨的方式重新回到水池中;

【最大化用戶付費轉化及付費強度】：在維持水池水量的同時，我們可以通過各種養殖和捕撈的方式(游戲內的消費埋點、促銷、充值活動等)打到更多的魚;

當然，價值挖掘 和 用戶規模的維護 並不是完全割裂開的，過度的追求高ARPPU也有可能導致用戶的流失增加;這是一個相輔相成的過程;

綜上所述，移動游戲數據分析指標可以分解為3個模塊：

1、市場推廣相關指標(包括：激活、上線、各節點轉化率、成本指標、渠道質量等)，它的任務是幫助我們進行「渠道優化」和「產品優化」，最小化用戶獲取成本，實現更多的新增導入;

2、用戶活躍 & 留存相關指標(包括：DAUMAU、AT(日均使用時長)、日、周、月留存、回歸率等)，它的任務是幫助我們在宏觀數據表現層面，快速判斷產品存在的問題，並對運營活動及產品改進給予「方向性」指導;

3、用戶付費相關指標(包括：LTV、PUR(活躍用戶付費比)、ARPPU(每付費用戶付費強度)、充值結構、充值時段等)，它的任務也是幫助我們在宏觀數據表現層面明確產品盈利能力，並對運營活動及產品改進給予「方向性」指導。

以上是小編為大家分享的關於我們該如何進行數據分析之入門篇的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑷ 數據分析的意義

通過面向企業業務場景提供一站式大數據分析解決方案，能夠為企業在增收益、降成本、提效率、控成本等四個角度帶來價值貢獻。

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

⑸ 如何去做市場調查、市場分析

市場調查一般包括下列工作程序：

（1） 觀察法(observation)

（2） 實驗法(experimental)

（3） 訪問法(interview)

（4） 問卷法(survey)

市場分析的整理一般包括下列工作程序：
編輯：每當市場調查人員剛開始進行有關項目的具體調查工作時，經常難以十分清楚地分辨出那些是有重要參考價值的資料，那些是無關資料。所以要選取有用的資料，並查對資料的准確性和連貫性。
匯總：匯總資料工作所提出的要求是將已經搜集到的，並經過編輯選取出來的大量資料從形態上進行編組或按大類分別集中，使之成為某種可供備用的形式，按問題將資料進行分類集中以備調用。
分類：資料的分類對資料的分析工作是必不可少的。每當進行資料分析工作時，無論到達到何種程序，總需要在匯總的基礎上將有關調查資料再做較為明細的分類，在根據問題的論點對資料進行分類，以便有針對性地提供情況和說明問題。

拓展資料

市場調查是指用科學的方法，有目的、系統地搜集、記錄、整理和分析市場情況，了解市場的現狀及其發展趨勢，為企業的決策者制定政策、進行市場預測、做出經營決策、制定計劃提供客觀、正確的依據。

當今世界，科技發展迅速，新發明、新創造、新技術和新產品層出不窮，日新月異。這種技術的進步自然會在商品市場上以產品的形式反映出來。

通過市場調查，可以得到有助於我們及時地了解市場經濟動態和科技信息的資料信息，為企業提供最新的市場情報和技術生產情報，以便更好地學習和吸取同行業的先進經驗和最新技術，，提高企業的管理水平，從而提高產品的質量，加速產品的更新換代，增強產品和企業的競爭力，保障企業的生存和發展。

進行市場調查；首先要明確市場調查的目標，按照企業的不同需要，市場調查的目標有所不同，企業實施經營戰略時，必須調查宏觀市場環境的發展變化趨勢，尤其要調查所處行業未來的發展狀況；當企業在經營中遇到了問題，這時應針對存在的問題和產生的原因進行市場調查。

⑹ 如何做好市場調研與分析

首先我們可以使用SWOT分析法：SWOT分析法主要從四個維度客觀分析企業自身的優勢（strengths）、劣勢（weakness）、機會（opportunities）和威脅（threats)，它常常用於大集團公司制定發展戰略和研究競爭對手，用在創業公司上有點大材小用了，整體的思路是分析環境因素-構造SWOT矩陣-制定行動計劃。

其次也可以根據行業的廠商數量和產品性質，大致可以分為完全競爭、壟斷競爭、寡頭壟斷和完全壟斷四種市場類型。除去完全競爭和完全壟斷，進一步列出壟斷競爭和寡頭壟斷市場環境的五種競爭力量，分別是潛在進入者、替代品、供給方、需求方及行業內現有競爭者，行業現有競爭者處於力量矩陣的中心，這就是著名的波特五力模型。

最後我們也能嘗試波士頓矩陣分析：根據市場引力和企業實力來分析自身的產品結構，市場引力主要包括企業銷售增長率，目標市場容量還有競爭對手實力等外在要素；企業實力包括產品的市場佔有率，技術，資金以及人力資源利用率等內在要素，市場引力大且市場佔有率高說明產品未來發展的前景良好，如果有一個要素不達預期，那麼市場發展預期的前景不佳。

(6)市場數據分析方法的認知擴展閱讀

市場調研(market research) 是一種把消費者及公共部門和市場聯系起來的特定活動一一這些信息用以識別和界定市場營銷機會和問題，產生、改進和評價營銷活動，監控營銷績效，增進對營銷過程的理解。市場調研實際上是一項尋求市場與企業之間「共諧」的過程。市場調研猶如婚前健康檢查，如果忽略它，就可能產生低能兒，到那時再一擲千金搞銷售，好似給低能兒增加營養，又能起多大作用？因為市場營銷的觀念意味著消費者的需求應該予以滿足，所以公司內部人士一定要聆聽消費者的呼聲，通過市場調研，「傾聽」消費者的聲音。當然，營銷調研信息也包括除消費者之外的其他實體的信息。

參考資料網路-市場調研

⑺ 商業數據分析的內容有哪些

第一作用：用數據說話

商業分析最大作用之一，用數據量化現狀，用清晰消除模糊。比如賣貨這件看似簡單的事，如果沒有數據，就只能籠統的說：感覺賣的還好。如果在交易系統對訂單ID、商品名稱、商品原價、商品實際交易價格、商品交易數量、參與優惠活動、付款用戶ID進行了記錄。就能很准確的知道：到底銷售金額是多少，到底哪些用戶來購買，到底商品賣了多少件。

除了直接記錄，還能基於以上數據做二次加工，衍生出更多的有價值信息。

第三作用：用數據尋因

這是人們通常認知的商業分析的作用1。需要注意的是，商業分析探索問題原因，不是單純依靠內部系統數據。比如銷售發生問題，往往是通過內部數據鎖定是什麼時候，什麼區域，什麼門店，什麼產品發生的問題，之後要換其他分析手段了。商品滯銷，很有可能是因為門店管理混亂、核心銷售流失、消費者不喜歡、競品在打壓，這些因素在內部是沒有數據記錄的。因此單純對著圖標很難得到結論，得通過市場走訪、員工訪談、消費者調研，競品對比，共同確認問題發生的真正原因。類似的，在營銷活動、運營計劃、生產供應等方面，都可以類似分析。

第四作用：用數據評估

這是人們通常認知的商業分析的作用*2。比如評估一個銷售的能力，不能光看銷售金額，還會考慮銷售回款，毛利，顧客服務滿意度，大客戶數量，違規（搶客、不規范報單、拆單）等等等。當評估維度一多，就得做綜合性評估。這時候可以用統計學方法，做專家評估或神經網路模型，壓縮評估變數，得出綜合分數，從而更好的判斷銷售能力。類似的，在產品、門店、供應商資質等方面，都可以類似評估。

第五作用：用數據預測

這是人們通常認知的商業分析的作用*3。比如預測銷售情況，對業務部、市場部、供應鏈、售後都很需要。銷售高峰，意味著供應鏈的供應、售後的服務都會成倍的增加工作量。銷售低谷，市場部就得想辦法做事情拉動銷量，業務部得努力抓執行。預測銷售利用統計學方法或機器學習方法都行，之後可以慢慢分享。需要注意的是，商業預測不同於農業、社會學、經濟學預測，商業環境本來就是瞬息萬變的。導致預測的根基更不牢靠，預測前提經常變化。因此商業預測更多是作為參照值，預測效果不如農業、社會學、經濟學那麼好。

⑻ 市場分析的內容包括那些

市場分析的內容包括：

1、市場供給分析及市場供給預測：包括現在資產行業市場供給量估計量和預測未來資產行業市場的供給能力。

2、市場需求分析及資產行業市場需求預測：包括現在資產行業市場需求量估計和預測資產行業未來市場容量及產品競爭能力。通常採用調查分析法、統計分析法和相關分析預測法。

3、市場需求層次和各類地區市場需求量分析：即根據各市場特點、人口分布、經濟收入、消費習慣、行政區劃、暢銷牌號、生產性消費等，確定不同地區、不同消費者及用戶的需要量以及運輸和銷售費用。

4、市場競爭格局：包括市場主要競爭主體分析，各競爭主體在市場上的地位，以及行業採取的主要競爭手段等。

5、估計資產行業產品生命周期及可銷售時間：即預測市場需要的時間，使生產及分配等活動與市場需要量作最適當的配合。通過市場分析可確定產品的未來需求量、品種及持續時間；產品銷路及競爭能力；產品規格品種變化及更新；產品需求量的地區分布等。

(8)市場數據分析方法的認知擴展閱讀：

一、市場分析採用的方法：

1、系統分析法：市場是一個多要素、多層次組合的系統，既有營銷要素的結合，又有營銷過程的聯系，還有營銷環境的影響。運用系統分析的方法進行市場分析，可以使研究者從企業整體上考慮營業經營發展戰略，用聯系的、全面的和發展的觀點來研究市場的各種現象，並預見發展趨勢，從而做出正確的營銷決策。

2、比較分析法：比較分析法是把兩個或兩類事物的市場資料相比較，從而確定它們之間相同點和不同點的邏輯方法。對一個事物是不能孤立地去認識的，只有把它與其他事物聯系起來加以考察，通過比較分析，才能在眾多的屬性中找出本質的屬性。

3、結構分析法：在市場分析中，通過市場調查資料，分析某現象的結構及其各組成部分的功能，進而認識這一現象本質的方法，稱為結構分析法。

4、演繹分析法：演繹分析法就是把市場整體分解為各個部分、方面、因素，形成分類資料，並通過對這些分類資料的研究分別把握特徵和本質然後將這些通過分類研究得到的認識聯結起來，形成對市場整體認識的邏輯方法。

5、案例分析法：所謂案例分析，就是以典型企業的營銷成果作為例證，從中找出規律性的東西。市場分析的理論是從企業的營銷實踐中總結出來的一般規律，它來源於實踐，又高於實踐，用它指導企業的營銷活動，能夠取得更大的經濟效果。

6、定性與定量分析結合法：任何市場營銷活動，都是質與量的統一。進行市場分析，必須進行定性分析，以確定問題的性質；也必須進行定量分析，以確定市場活動中各方面的數量關系，只有使兩者有機結合起來，才能做到不僅問題的性質看的准，又能使市場經濟活動數量化，從而更加具體和精確。

7、宏觀與微觀分析結合法：市場情況是國民經濟的綜合反映，要了解市場活動的全貌及其發展方向，不但要從企業的角度去考察，還需從宏觀上了解整個國民經濟的發展狀況。這就要求必須把宏觀分析和微觀分析結合起來以保證市場分析的客觀性、爭取正確性。

8、物與人的分析結合法：市場分析的研究對象是以滿足消費者需求為中心的企業市場營銷活動及其規律。作為企業營銷的對象是人。因此，要想把這些物送到所需要的人手中，就需要既分析物的運動規律，又分析人的不同需求。以便實現二者的有機結合，保證產品銷售的暢通。

9、直接資料法：直接資料法是指直接運用已有的本企業銷售統計資料與同行業銷售統計資料進行比較或者直接運用行業地區市場的銷售統計資料同整個社會地區市場銷售統計資料進行比較。通過分析市場佔有率的變化，尋找目標市場。

二、市場分析的層次：

1、宏觀經濟分析。指的是分析一般經濟環境及影響未來供需平衡的因素，如產業范圍、經濟增長率、產業政策及發展方向、行業設施利用率、貨幣匯率及利率、稅收政策與稅率、政府體制結構與政治環境、關稅政策與進出口限制、人工成本、通貨膨脹、消費價格指數、訂購狀況等因素。

2、中觀經濟分析。它集中於研究特定的工業部門，並且在這個層次，很多信息都可以從國家的中央統計部門和工業機構中獲得。它們有關於營利性、技術發展的勞動成本、間接成本、資本利用、訂購狀況、能源消耗等具體信息。

這個層次主要包括以下信息，供求分析、行業效率、行業增長狀態、行業生產與庫存量、市場供應結構、供應商的數量與分布等。

3、微觀經濟分析。它集中於評估個別產業供應和產品的優勢與劣勢，如供應商財務審計、組織架構、質量體系與水平、產品開發能力、工藝水平、生產能力與產量、交貨周期及准時率、服務質量、成本結構與價格水平，以及作為供應商認證程序一部分的質量審計等。它的目標是對於供應商的特定能力和其長期市場地位進行透徹地理解。

⑼ 數據分析的方法有哪些

② 數據分析為了挖掘更多的問題，並找到原因；
③ 不能為了做數據分析而坐數據分析。
2、步驟：① 調查研究：收集、分析、挖掘數據
② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表
3、常用方法： 利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。 ①分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。 ②回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。 ③聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。 ④關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。 ⑤特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。 ⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。 ⑦Web頁挖掘。

⑽ 數據分析中有哪些常見的數據模型

要進行一次完整的數據分析，首先要明確數據分析思路，如從那幾個方面開展數據分析，各方面都包含什麼內容或指標。是分析框架，給出分析工作的宏觀框架，根據框架中包含的內容，再運用具體的分析方法進行分析。

數據分析方法論的作用：

• 理順分析思路，確保數據分析結構體系化

• 把問題分解成相關聯的部分，並顯示他們的關系

• 為後續數據分析的開展指引方向

• 確保分析結果的有效性和正確性

五大數據分析模型
1.PEST分析模型

最後

五大數據分析模型的應用場景根據數據分析所選取的指標不同也有所區別。

PEST分析模型主要針對宏觀市場環境進行分析，從政治、經濟、社會以及技術四個維度對產品或服務是否適合進入市場進行數據化的分析，最終得到結論，輔助判斷產品或服務是否滿足大環境。

5W2H分析模型的應用場景較廣，可用於對用戶行為進行分析以及產品業務分析。

邏輯樹分析模型主要針對已知問題進行分析，通過對已知問題的細化分析，通過分析結論找到問題的最優解決方案。

4P營銷理論模型主要用於公司或其中某一個產品線的整體運營情況分析，通過分析結論，輔助決策近期運營計劃與方案。

用戶行為分析模型應用場景比較單一，完全針對用戶的行為進行研究分析。

當然，模型只是前人總結出的方式方法，對於我們實際工作中解決問題有引導作用，但是不可否認，具體問題還要具體分析，針對不同的情況需要進行不同的改進。