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數據分析最佳實踐方法

發布時間:2022-08-10 11:32:45

A. 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。

B. 常用的實驗數據分析方法有哪些

1、聚類分析


聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程,所以同一個簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析,在分類的過程中,人們不必事先給出一個分類的標准,聚類分析能夠從樣本數據出發,自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同,常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析,所得到的聚類數未必一致。


2、因子分析


因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系,減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法,是以相關系數矩陣為基礎的,所不同的是相關系數矩陣對角線上的值,採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中,因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。


3、相關分析


相關分析(correlation analysis),相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系,並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系,例如,以X和Y分別記一個人的身高和體重,或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量,則X與Y顯然有關系,而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度,這就是相關關系。


4、對應分析


對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析,通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異,以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。


5、回歸分析


研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1,X2,„,Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛,回歸分析按照涉及的自變數的多少,可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型,可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

C. 常用的數據分析方法是什麼

1. 描述型分析


這是最常見的分析方法。在業務中,這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。


例如,每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單,獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具,能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。


2. 診斷型分析


描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據,診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據,鑽取到數據的核心。


良好設計的BI dashboard能夠整合:按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能,以便更好的分析數據。


3. 預測型分析


預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值,或者是預估事情發生的時間點,這些都可以通過預測模型來完成。


預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下,預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。


4. 指令型分析


數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析,來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下,指令型分析不是單獨使用的方法,而是前面的所有方法都完成之後,最後需要完成的分析方法。

D. 數據分析方法有哪些

細分分析法

細分分析法是最常用的數據分析方法,對一個指標按不同的維度進行細分查看,往往就能找到影響數據指標漲幅的原因。

E. 數據分析常用的4大分析方法

1. 描述型分析:發生了什麼?


這是最常見的分析方法。在業務中,這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。


例如,每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單,獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具,能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。


2. 診斷型分析:為什麼會發生?


描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據,診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據,鑽取到數據的核心。


良好設計的BI dashboard能夠整合:按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能,以便更好的分析數據。


3. 預測型分析:可能發生什麼?


預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值,或者是預估事情發生的時間點,這些都可以通過預測模型來完成。


預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下,預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。


4. 指令型分析:需要做什麼?


數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析,來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下,指令型分析不是單獨使用的方法,而是前面的所有方法都完成之後,最後需要完成的分析方法。


關於數據分析常用的4大分析方法的內容,青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣,希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容,可以點擊本站的其他文章進行學習。

F. 常用的數據分析方法有哪些

1. 描述型分析:發生了什麼?


這是最常見的分析方法。在業務中,這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。


例如,每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單,獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具,能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。


2. 診斷型分析:為什麼會發生?


描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據,診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據,鑽取到數據的核心。


良好設計的BI dashboard能夠整合:按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能,以便更好的分析數據。


3. 預測型分析:可能發生什麼?


預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值,或者是預估事情發生的時間點,這些都可以通過預測模型來完成。


預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下,預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。


4. 指令型分析:需要做什麼?


數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析,來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下,指令型分析不是單獨使用的方法,而是前面的所有方法都完成之後,最後需要完成的分析方法。

G. 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。

H. 數據分析的分析方法都有哪些

很多數據分析是在分析數據的時候都會使用一些數據分析的方法,但是很多人不知道數據分析的分析方法有什麼?對於數據分析師來說,懂得更多的數據分析方法是很有必要的,而且數據分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的數據分析方法,一般常用的數據分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等,我們要學會使用這些數據分析之前一定要懂得這些方法的定義是什麼。
第一先說因子分析方法,所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系,減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種,如影像分析法,重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
第二說一下回歸分析方法。回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛,回歸分析按照涉及的自變數的多少,可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型,可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

接著說相關分析方法,相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系,並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。
然後說聚類分析方法。聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程,所以同一個簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析,在分類的過程中,不需要事先給出一個分類的標准,聚類分析能夠從樣本數據出發,自動進行分類。
接著說方差分析方法。方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響,研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手,研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
最後說一下對應分析方法。對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異,以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
通過上述的內容,我們發現數據分析的方法是有很多的,除了文中提到的聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等分析方法以外,還有很多的數分析方法,而上面提到的數據分析方法都是比較經典的,大家一定要多多了解一下此類相關信息的發生,希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

I. 三大類實用的數據分析方法

一、業務分析類



杜邦分析法目前主要用於財務領域,通過財務比率的關系來分析財務狀況,其核心要點是將一個大的問題拆分為更小粒度的指標,以此了解問題出在了哪兒,從而對症下葯。



以電商行業為例,GMV(網站成交金額)是考核業績最直觀的指標,當GMV同比或環比出現下滑時候,需要找到影響GMV的因素並逐一拆解。



二、用戶分析類



TGI指數又稱目標群體指數,可反映目標群體在特定研究范圍內的強勢或弱勢。TGI指數=用戶分類中具有某一特徵的群體所佔比例/總體中具有相同特徵的群體所佔比例*100



TGI指數表徵不同特徵用戶關注問題的差異情況,其中TGI指數等於100表示平均水平,高於100,代表該類用戶對某類問題的關注程度高於整體水平。



三、產品運營類



產品運營是一個長期的過程,需要定期對產品的使用數據進行監控,通過用戶行為分析發現問題,從而確定運營的方向,同時也可以用於評估運營的效果。



產品運營的常用指標如下:



使用廣度:總用戶數,月活;



使用深度:每人每天平均瀏覽次數,平均訪問時長;



使用粘性:人均使用天數;



綜合指標:月訪問時長=月活*人均使用天數*每人每天平均瀏覽次數*平均訪問時長。



關於三大類實用的數據分析方法,青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣,希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容,可以點擊本站的其他文章進行學習。


以上是小編為大家分享的關於三大類實用的數據分析方法的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

J. 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法:
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言,適用於產品核心指標的長期跟蹤,比如,點擊率,GMV,活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖,並不算是趨勢分析,趨勢分析更多的是需要明確數據的變化,以及對變化原因進行分析。
趨勢分析,最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念:環比,同比,定基比。環比是指,是本期統計數據與上期比較,例如2019年2月份與2019年1月份相比較,環比可以知道最近的變化趨勢,但是會有些季節性差異。為了消除季節差異,於是有了同比的概念,例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解,就是和某個基點進行比較,比如2018年1月作為基點,定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如:2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬,相比1月份,環比增加2%,相比去年2月份,同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋,對於趨勢線中明顯的拐點,發生了什麼事情要給出合理的解釋,無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看,其實很多情況下並不能說明問題,比如如果一個企業盈利增長10%,我們並無法判斷這個企業的好壞,如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長,則5%很多,如果行業其他企業增長平均為50%,則這是一個很差的數據。
對比分析,就是給孤立的數據一個合理的參考系,否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈: 658558542 突破技術瓶頸,提升思維能力 。
一般而言,對比的數據是數據的基本面,比如行業的情況,全站的情況等。有的時候,在產品迭代測試的時候,為了增加說服力,會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數,其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果,就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同,上線時間保持相同,來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候,需要進一步地細拆,因為在一些綜合指標的使用過程中,會抹殺一些關鍵的數據細節,而指標本身的變化,也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括:
分時 :不同時間短數據是否有變化。
分渠道 :不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 :新注冊用戶和老用戶相比是否有差異,高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 :不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 :比如搜索由搜索片語成,可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生,可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段,多問一些為什麼,才是得到結論的關鍵,而一步一步拆分,就是在不斷問為什麼的過程。

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