市场数据分析方法的认知

⑴ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

⑵ 谈谈对数据分析的认识

目前来讲数据分析技能基本上是已经渗透到各行各业了，基本上坐办公室对着电脑的都要会一些数据处理的相关技能，再说一下数据分析师，也是在公司当中的地位不断往策略方向提升，所以还是比较有发展前景的，我也是赶上了封口，零基础学了个CDA数据分析现在在做电商数据分析师

⑶ 我们该如何进行数据分析之入门篇

我们该如何进行数据分析之入门篇

本篇目的主要是把“产品健康度”监控相关的指标(描述性指标，告诉我们是什么)做一个系统的梳理，希望能够帮助刚刚入行或准备入行的朋友，快速熟悉游戏运营分析相关的指标含义及应用场景。

关于渠道优化、运营活动分析、流失分析、用户行为分析等具体案例分析会在“进阶篇”中跟大家分享。

在这里还是要重申一个观点：

1、数据分析的本质是一种意识，一种以客观事实为导向进行产品管理和客户管理的意识;

2、数据分析师本质上是一个产品分析师，只是在分析的过程中从数据的角度进行切入而已;

3、数据分析的价值在于数据应用，没有业务理解和对各部门作业流程的详细了解，是无法对数据作出分析和解释的;不熟悉业务的数据分析师只能称为“数据取数员";

对移动游戏数据这块, 我一般喜欢用经典的“水池图”来做说明;

作为CP，无论我们从什么角度做数据分析，最终还是希望能够帮助我们更好的实现最终目的：赚到更多的￥

从一个庸俗易懂的公式出发：

Revenue = AU * PUR *ARPPU

统计周期内的收入流水 = 统计周期内的活跃用户规模 * 活跃用户付费比例 * 平均每付费用户付费金额;

因此，我们要做的事情是：“最大化活跃用户规模，并在此规模之上最大化用户付费转化及付费强度”.

【最大化活跃用户规模】：如果我们把当前的活跃用户看做一个水池，要想提升水池内的含水量，我们可以有几种做法：

1.开源：让更多的水注入，导入更多用户;通过市场推广：

1.1拓展新渠道;

1.2增加推广费用，提高渠道导入、媒体广告导入量;

1.3自有资源与其它APP换量;

1.4口碑管理、增加市场认知度和认同度，提高自然导入量;

2.节流, 减少水池的出水量，降低用户流失;

2.1.通过运营活动、版本更新 提高用户的游戏参与度(玩的更久)

2.2.通过老玩家召回的活动，唤醒沉默用户;可以想象成，水池中的部分水分被蒸发，并没有真正的离开流走，可以再通过降雨的方式重新回到水池中;

【最大化用户付费转化及付费强度】：在维持水池水量的同时，我们可以通过各种养殖和捕捞的方式(游戏内的消费埋点、促销、充值活动等)打到更多的鱼;

当然，价值挖掘 和 用户规模的维护 并不是完全割裂开的，过度的追求高ARPPU也有可能导致用户的流失增加;这是一个相辅相成的过程;

综上所述，移动游戏数据分析指标可以分解为3个模块：

1、市场推广相关指标(包括：激活、上线、各节点转化率、成本指标、渠道质量等)，它的任务是帮助我们进行“渠道优化”和“产品优化”，最小化用户获取成本，实现更多的新增导入;

2、用户活跃 & 留存相关指标(包括：DAUMAU、AT(日均使用时长)、日、周、月留存、回归率等)，它的任务是帮助我们在宏观数据表现层面，快速判断产品存在的问题，并对运营活动及产品改进给予“方向性”指导;

3、用户付费相关指标(包括：LTV、PUR(活跃用户付费比)、ARPPU(每付费用户付费强度)、充值结构、充值时段等)，它的任务也是帮助我们在宏观数据表现层面明确产品盈利能力，并对运营活动及产品改进给予“方向性”指导。

以上是小编为大家分享的关于我们该如何进行数据分析之入门篇的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑷ 数据分析的意义

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

⑸ 如何去做市场调查、市场分析

市场调查一般包括下列工作程序：

（1） 观察法(observation)

（2） 实验法(experimental)

（3） 访问法(interview)

（4） 问卷法(survey)

市场分析的整理一般包括下列工作程序：
编辑：每当市场调查人员刚开始进行有关项目的具体调查工作时，经常难以十分清楚地分辨出那些是有重要参考价值的资料，那些是无关资料。所以要选取有用的资料，并查对资料的准确性和连贯性。
汇总：汇总资料工作所提出的要求是将已经搜集到的，并经过编辑选取出来的大量资料从形态上进行编组或按大类分别集中，使之成为某种可供备用的形式，按问题将资料进行分类集中以备调用。
分类：资料的分类对资料的分析工作是必不可少的。每当进行资料分析工作时，无论到达到何种程序，总需要在汇总的基础上将有关调查资料再做较为明细的分类，在根据问题的论点对资料进行分类，以便有针对性地提供情况和说明问题。

拓展资料

市场调查是指用科学的方法，有目的、系统地搜集、记录、整理和分析市场情况，了解市场的现状及其发展趋势，为企业的决策者制定政策、进行市场预测、做出经营决策、制定计划提供客观、正确的依据。

当今世界，科技发展迅速，新发明、新创造、新技术和新产品层出不穷，日新月异。这种技术的进步自然会在商品市场上以产品的形式反映出来。

通过市场调查，可以得到有助于我们及时地了解市场经济动态和科技信息的资料信息，为企业提供最新的市场情报和技术生产情报，以便更好地学习和吸取同行业的先进经验和最新技术，，提高企业的管理水平，从而提高产品的质量，加速产品的更新换代，增强产品和企业的竞争力，保障企业的生存和发展。

进行市场调查；首先要明确市场调查的目标，按照企业的不同需要，市场调查的目标有所不同，企业实施经营战略时，必须调查宏观市场环境的发展变化趋势，尤其要调查所处行业未来的发展状况；当企业在经营中遇到了问题，这时应针对存在的问题和产生的原因进行市场调查。

⑹ 如何做好市场调研与分析

首先我们可以使用SWOT分析法：SWOT分析法主要从四个维度客观分析企业自身的优势（strengths）、劣势（weakness）、机会（opportunities）和威胁（threats)，它常常用于大集团公司制定发展战略和研究竞争对手，用在创业公司上有点大材小用了，整体的思路是分析环境因素-构造SWOT矩阵-制定行动计划。

其次也可以根据行业的厂商数量和产品性质，大致可以分为完全竞争、垄断竞争、寡头垄断和完全垄断四种市场类型。除去完全竞争和完全垄断，进一步列出垄断竞争和寡头垄断市场环境的五种竞争力量，分别是潜在进入者、替代品、供给方、需求方及行业内现有竞争者，行业现有竞争者处于力量矩阵的中心，这就是着名的波特五力模型。

最后我们也能尝试波士顿矩阵分析：根据市场引力和企业实力来分析自身的产品结构，市场引力主要包括企业销售增长率，目标市场容量还有竞争对手实力等外在要素；企业实力包括产品的市场占有率，技术，资金以及人力资源利用率等内在要素，市场引力大且市场占有率高说明产品未来发展的前景良好，如果有一个要素不达预期，那么市场发展预期的前景不佳。

(6)市场数据分析方法的认知扩展阅读

市场调研(market research) 是一种把消费者及公共部门和市场联系起来的特定活动一一这些信息用以识别和界定市场营销机会和问题，产生、改进和评价营销活动，监控营销绩效，增进对营销过程的理解。市场调研实际上是一项寻求市场与企业之间“共谐”的过程。市场调研犹如婚前健康检查，如果忽略它，就可能产生低能儿，到那时再一掷千金搞销售，好似给低能儿增加营养，又能起多大作用？因为市场营销的观念意味着消费者的需求应该予以满足，所以公司内部人士一定要聆听消费者的呼声，通过市场调研，“倾听”消费者的声音。当然，营销调研信息也包括除消费者之外的其他实体的信息。

参考资料网络-市场调研

⑺ 商业数据分析的内容有哪些

第一作用：用数据说话

商业分析最大作用之一，用数据量化现状，用清晰消除模糊。比如卖货这件看似简单的事，如果没有数据，就只能笼统的说：感觉卖的还好。如果在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确的知道：到底销售金额是多少，到底哪些用户来购买，到底商品卖了多少件。

除了直接记录，还能基于以上数据做二次加工，衍生出更多的有价值信息。

第三作用：用数据寻因

这是人们通常认知的商业分析的作用1。需要注意的是，商业分析探索问题原因，不是单纯依靠内部系统数据。比如销售发生问题，往往是通过内部数据锁定是什么时候，什么区域，什么门店，什么产品发生的问题，之后要换其他分析手段了。商品滞销，很有可能是因为门店管理混乱、核心销售流失、消费者不喜欢、竞品在打压，这些因素在内部是没有数据记录的。因此单纯对着图标很难得到结论，得通过市场走访、员工访谈、消费者调研，竞品对比，共同确认问题发生的真正原因。类似的，在营销活动、运营计划、生产供应等方面，都可以类似分析。

第四作用：用数据评估

这是人们通常认知的商业分析的作用*2。比如评估一个销售的能力，不能光看销售金额，还会考虑销售回款，毛利，顾客服务满意度，大客户数量，违规（抢客、不规范报单、拆单）等等等。当评估维度一多，就得做综合性评估。这时候可以用统计学方法，做专家评估或神经网络模型，压缩评估变量，得出综合分数，从而更好的判断销售能力。类似的，在产品、门店、供应商资质等方面，都可以类似评估。

第五作用：用数据预测

这是人们通常认知的商业分析的作用*3。比如预测销售情况，对业务部、市场部、供应链、售后都很需要。销售高峰，意味着供应链的供应、售后的服务都会成倍的增加工作量。销售低谷，市场部就得想办法做事情拉动销量，业务部得努力抓执行。预测销售利用统计学方法或机器学习方法都行，之后可以慢慢分享。需要注意的是，商业预测不同于农业、社会学、经济学预测，商业环境本来就是瞬息万变的。导致预测的根基更不牢靠，预测前提经常变化。因此商业预测更多是作为参照值，预测效果不如农业、社会学、经济学那么好。

⑻ 市场分析的内容包括那些

市场分析的内容包括：

1、市场供给分析及市场供给预测：包括现在资产行业市场供给量估计量和预测未来资产行业市场的供给能力。

2、市场需求分析及资产行业市场需求预测：包括现在资产行业市场需求量估计和预测资产行业未来市场容量及产品竞争能力。通常采用调查分析法、统计分析法和相关分析预测法。

3、市场需求层次和各类地区市场需求量分析：即根据各市场特点、人口分布、经济收入、消费习惯、行政区划、畅销牌号、生产性消费等，确定不同地区、不同消费者及用户的需要量以及运输和销售费用。

4、市场竞争格局：包括市场主要竞争主体分析，各竞争主体在市场上的地位，以及行业采取的主要竞争手段等。

5、估计资产行业产品生命周期及可销售时间：即预测市场需要的时间，使生产及分配等活动与市场需要量作最适当的配合。通过市场分析可确定产品的未来需求量、品种及持续时间；产品销路及竞争能力；产品规格品种变化及更新；产品需求量的地区分布等。

(8)市场数据分析方法的认知扩展阅读：

一、市场分析采用的方法：

1、系统分析法：市场是一个多要素、多层次组合的系统，既有营销要素的结合，又有营销过程的联系，还有营销环境的影响。运用系统分析的方法进行市场分析，可以使研究者从企业整体上考虑营业经营发展战略，用联系的、全面的和发展的观点来研究市场的各种现象，并预见发展趋势，从而做出正确的营销决策。

2、比较分析法：比较分析法是把两个或两类事物的市场资料相比较，从而确定它们之间相同点和不同点的逻辑方法。对一个事物是不能孤立地去认识的，只有把它与其他事物联系起来加以考察，通过比较分析，才能在众多的属性中找出本质的属性。

3、结构分析法：在市场分析中，通过市场调查资料，分析某现象的结构及其各组成部分的功能，进而认识这一现象本质的方法，称为结构分析法。

4、演绎分析法：演绎分析法就是把市场整体分解为各个部分、方面、因素，形成分类资料，并通过对这些分类资料的研究分别把握特征和本质然后将这些通过分类研究得到的认识联结起来，形成对市场整体认识的逻辑方法。

5、案例分析法：所谓案例分析，就是以典型企业的营销成果作为例证，从中找出规律性的东西。市场分析的理论是从企业的营销实践中总结出来的一般规律，它来源于实践，又高于实践，用它指导企业的营销活动，能够取得更大的经济效果。

6、定性与定量分析结合法：任何市场营销活动，都是质与量的统一。进行市场分析，必须进行定性分析，以确定问题的性质；也必须进行定量分析，以确定市场活动中各方面的数量关系，只有使两者有机结合起来，才能做到不仅问题的性质看的准，又能使市场经济活动数量化，从而更加具体和精确。

7、宏观与微观分析结合法：市场情况是国民经济的综合反映，要了解市场活动的全貌及其发展方向，不但要从企业的角度去考察，还需从宏观上了解整个国民经济的发展状况。这就要求必须把宏观分析和微观分析结合起来以保证市场分析的客观性、争取正确性。

8、物与人的分析结合法：市场分析的研究对象是以满足消费者需求为中心的企业市场营销活动及其规律。作为企业营销的对象是人。因此，要想把这些物送到所需要的人手中，就需要既分析物的运动规律，又分析人的不同需求。以便实现二者的有机结合，保证产品销售的畅通。

9、直接资料法：直接资料法是指直接运用已有的本企业销售统计资料与同行业销售统计资料进行比较或者直接运用行业地区市场的销售统计资料同整个社会地区市场销售统计资料进行比较。通过分析市场占有率的变化，寻找目标市场。

二、市场分析的层次：

1、宏观经济分析。指的是分析一般经济环境及影响未来供需平衡的因素，如产业范围、经济增长率、产业政策及发展方向、行业设施利用率、货币汇率及利率、税收政策与税率、政府体制结构与政治环境、关税政策与进出口限制、人工成本、通货膨胀、消费价格指数、订购状况等因素。

2、中观经济分析。它集中于研究特定的工业部门，并且在这个层次，很多信息都可以从国家的中央统计部门和工业机构中获得。它们有关于营利性、技术发展的劳动成本、间接成本、资本利用、订购状况、能源消耗等具体信息。

这个层次主要包括以下信息，供求分析、行业效率、行业增长状态、行业生产与库存量、市场供应结构、供应商的数量与分布等。

3、微观经济分析。它集中于评估个别产业供应和产品的优势与劣势，如供应商财务审计、组织架构、质量体系与水平、产品开发能力、工艺水平、生产能力与产量、交货周期及准时率、服务质量、成本结构与价格水平，以及作为供应商认证程序一部分的质量审计等。它的目标是对于供应商的特定能力和其长期市场地位进行透彻地理解。

⑼ 数据分析的方法有哪些

② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；
③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
2、步骤：① 调查研究：收集、分析、挖掘数据
② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表
3、常用方法： 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。

⑽ 数据分析中有哪些常见的数据模型

要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。是分析框架，给出分析工作的宏观框架，根据框架中包含的内容，再运用具体的分析方法进行分析。

数据分析方法论的作用：

• 理顺分析思路，确保数据分析结构体系化

• 把问题分解成相关联的部分，并显示他们的关系

• 为后续数据分析的开展指引方向

• 确保分析结果的有效性和正确性

五大数据分析模型
1.PEST分析模型

最后

五大数据分析模型的应用场景根据数据分析所选取的指标不同也有所区别。

PEST分析模型主要针对宏观市场环境进行分析，从政治、经济、社会以及技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析，最终得到结论，辅助判断产品或服务是否满足大环境。

5W2H分析模型的应用场景较广，可用于对用户行为进行分析以及产品业务分析。

逻辑树分析模型主要针对已知问题进行分析，通过对已知问题的细化分析，通过分析结论找到问题的最优解决方案。

4P营销理论模型主要用于公司或其中某一个产品线的整体运营情况分析，通过分析结论，辅助决策近期运营计划与方案。

用户行为分析模型应用场景比较单一，完全针对用户的行为进行研究分析。

当然，模型只是前人总结出的方式方法，对于我们实际工作中解决问题有引导作用，但是不可否认，具体问题还要具体分析，针对不同的情况需要进行不同的改进。