身为数据分析人员如何做好数据分析？十大常用的数据分析方法

　　身为数据分析人员如何做好数据分析？十大常用的数据分析方法

　　随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到大数据和精细化运营的重要性，数据分析师将成为企业未来发展的重要支撑人才。那么作为数据分析师的你，如何做好数据分析工作呢？今天我们就来聊聊最常用的十大数据分析方法。希望你能从中得到启发，找到有用的分析框架和方法。

　　

　　1、指数分析

　　指标可以理解为用来描述事物的数量。比如我们最常用的指标：页面浏览量（PV），它描述了一个页面被浏览的次数；另一个例子是转化率，它描述了一个目标被转化的次数。用一句话来归类就是：谁，做了什么，结果如何。下图分别对应产品、运营、市场的常用指标。

　　

　　明确关键指标后，可以更好的进行有针对性的优化改进，为产品运营决策提供指导。

　　2、对比分析

　　比较分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，从数量上展示和解释研究对象的规模、水平、速度等的相对值。通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务不同阶段存在的问题。

　　

　　例如：本周与前一周的对比是环比对比；本月第一周与上月第一周的比较为同比；所有数据与今年第一周的比较是固定基数比。通过比较，可以分析业务增长水平和速度等信息。

　　3、比率分析

　　是指通过计算某一维度占总维度数的比例来分析部分与总数关系的方法。

　　公式：比率=某个维度的值/总量X 100%

　　例如下图是一组营销数据。通过计算，我们可以清楚地了解每个区域：

　　

　　每个区域的成本是多少？每个地区的转化情况如何？

　　以北京为例。其转化率低于消费，说明整体转化率不佳。那么我们需要思考：转化不良有什么问题？北京目前的消费比例是否符合我目前的促销策略？

　　在辽宁，转化率高于消费，证明这方面的转化率非常好。那么我们需要思考：该地区是否需要增加资金？

　　通过分析各个指标的占比，可以清楚的了解各个地区的情况。这就是比率分析法。这种方式更适合多产品、多区域的推广。

　　4、转化分析

　　转化分析是指在一个统计周期内完成的转化操作次数占促销信息总点击次数的比率。

　　计算公式为：转化率=（转化次数/点击量）×100%

　　例如：10 个用户看到某个搜索推广的结果，5 个用户点击某个推广结果并被重定向到目标 URL。之后，有2位用户有后续转化行为。那么，这个推广结果的转化率为（2/5)×100%=40%。

　　常用的转化分析模型是漏斗分析，可以科学地反映用户从起点到终点各个阶段的行为状态和用户转化率。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析等日常数据运营和数据分析，如流量监控、产品目标转化等。

　　漏斗分析需要注意的两点：

　　● 不仅仅是整体转化率，还有转化过程中每一步的转化率；

　　● 漏斗分析也需要多维拆解。拆解之后，你可能会发现不同维度下的转化率也有很大的不同。

　　比如某公司的注册流程使用邮箱，注册转化率一直很低，只有27%；通过漏斗分析，发现主要损失在【提交验证码】环节。

　　

　　了解后发现邮箱验证很容易出现无法收到注册邮箱的邮件的情况。原因包括阻止电子邮件代理、收录敏感词的电子邮件被归类为垃圾邮件邮箱以及电子邮件传递时间过长。这么多不可控因素影响注册转化率，改变验证方式。改用短信验证后，整体转化率提升到43%，增幅非常大。

　　5、留存分析

　　留存分析是一种用于分析用户参与/活动的分析模型。它检查有多少执行初始行为的用户将执行后续行为。这是衡量产品对用户价值的重要方法。

　　衡量留存率的常用指标有：次日留存率、7 天留存率、30 天留存率等。我们可以从两个方面来分析留存率，一是新用户留存率，二是产品功能留存率。

　　比如在电商行业，某公司开展了一个运营活动，比如春节期间的抢红包活动，那么春节过后，我们需要知道过年期间有多少用户通过抢红包活动。延长产品的使用时间？日常活动增加了吗？有多少睡眠用户被唤醒等；

　　

　　精准的留存分析功能可以判断产品对用户的价值，以及产品是否具备留住用户的能力。我们的理想是让用户（使用产品）的生命周期与产品的生命周期保持一致，让产品健康发展。

　　6、分群分析

　　用户分组是指用户信息的标注。将具有相同属性的用户根据其历史行为路径、行为特征、偏好等属性进行分组，进行后续分析。

　　在日常数据工作中，经常会有这样的需求：我想关注一些满足一定条件的用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数、访问时长等），但也想知道他们是什么人满足这些条件。然后查看这些人的数据导出用户列表，并发送有针对性的提示。有时我想进一步检查某些人在使用某个功能时的具体操作行为。用户分组是用于满足这些需求的工具和方法。它可以帮助我们对差异较大的群体进行深入分析，从而探索指数背后的原因，探索实现用户增长的途径。

　　

　　将普通用户分组有两种主要方式：

　　● 对用户画像进行分组，例如年龄、性别、地区、用户偏好等。画像构建的重点是对用户群体进行“标签”。标签通常是人为指定的高度精细的特征标识，最终将用户分组进行标签整合，可以勾勒出用户组的三维“画像”。肖像分组可以让我们真正了解用户的某些特征，这对业务推广有很大帮助。

　　● 对用户行为进行分组，根据用户注册渠道和活跃习惯制定不同的营销推广策略，并进行针对性优化。

　　7、交叉分析

　　交叉分析法，又称三维分析法，是一种基于纵向分析法和横向分析法的分析方法，从交叉和三维的角度出发，由浅到深，从低级到高级。当我们需要寻找变量之间的关系时使用，从而发现数据特征，发现异常数据。

　　简单的说，交叉分析就是在多种情况下对数据进行分析。对于数据对象，在不同的时间和空间，会有不同的数据表现形式。我们要澄清一个对象的具体情况。我们不能只考虑一个条件，而是综合多个条件进行分析。

　　

　　例如，在分析不同城市商品的市场容量时，以商品销量为横向变量，以城市为纵向变量。两者结合形成一个交叉表，以确定不同城市的商品市场规模。但是，在实际情况下，往往有多个数据项。这时候分析师也可以用交叉分析的思路来理清数据之间的关系。

　　8、分布分析

　　分布分析是根据特定维度的不同指标对用户进行分类展示。可以显示用户对产品的依赖程度。

　　分布分析的主要功能：

　　(1）查找用户分布规则

　　对同一指标下的相关数据进行统计分析，挖掘用户使用产品的规律，进一步修改制定产品策略。

　　(2）提高客户回访率

　　多角度分布分析，帮助企业判断用户对产品的依赖程度。

　　(3）快速识别核心用户群

　　核心用户群体是对公司贡献最大，是公司最大利润来源的用户群体。分布分析通过不同维度筛选出核心用户群，合理配置资源，以最低成本实现公司利润最大化。

　　应用场景：

　　（1）用户一个月内购买产品的支付次数分布。

　　(2）查看用户每月购买某产品的支付次数分省分布。

　　（3）用户一个月实际支付的订单总额分布。

　　比如我们想知道用户每个月支付订单的次数，那么这里的维度就是月份，指标就是支付的订单数量。就像下图一样简单：

　　

　　这里显示的是按月份查看用户的支付订单数量。我们也可以改变维度，比如按省或节假日等，如下图所示：

　　

　　

　　同样，指标也可以更改，例如登录次数，或使用时长。

　　9、矩阵分析

　　在数学上，矩阵分析是用数学的形式来表达因素之间的相互关系，从而探索问题并得出解决问题的思路。它是一种多方思考和分析问题的方法。矩阵图可以让数据分析变得简单。

　　矩阵图由两个或多个数据维度组成。二维可以确定一个点的相对位置。横轴和纵轴两个维度可以将矩阵划分为四个象限，每个象限可以指向不同的策略，因此可以直接根据点的相对位置所在的象限进行决策因为矩阵图的维度没有固定的维度，所以灵活，两个维度的不同组合可以划分为不同的象限，不同的象限可以对应不同的决策。

　　

　　我们在进行客户调查、产品设计或其他各种选择，并做出决策时，往往需要确定几个要考虑的因素，然后我们必须权衡这些因素的重要性，并对其进行排队以获得权重。系数。例如，在我们进行产品设计之前，我们会调查客户对产品的需求。详情如下：

　　(1）市场调研数据分析。我们在进行客户调查、产品设计开发，或者其他各种选择时，往往需要考虑多种影响因素，并确定各个因素的重要性和优先级。矩阵数据分析方法可以帮助我们通过对市场调查数据的分析计算，确定客户对产品的要求、产品设计开发的关键影响因素、最合适的方案等。

　　（2）多因素分析。当一个过程的影响因素比较复杂，并且因素之间存在可量化的关系时，可以进行更准确的分析。

　　（3）复杂的质量评估。通过分析大量影响质量的数据，确定哪些因素是质量特征。

　　10、关联分析

　　关联分析是一种简单实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项目集之间的关联或相关性。如果两个或多个变量的值之间存在一定的规律性，则称为关联。关联可分为简单关联、时间关联和因果关联。

　　

　　图片来自：ITPUB博客

　　关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现客户购物篮中不同商品之间的联系来分析客户的购买习惯。通过了解客户同时经常购买哪些产品，发现这种相关性可以帮助零售商制定营销策略。其他应用包括价目表设计、商品促销、商品排放和基于购买模式的客户细分。

　　诸如“某些事件的发生导致其他事件的发生”等规则可以从数据库中进行关联和分析。例如，“67% 的顾客在购买啤酒时也会购买尿布。”因此，“啤酒和纸尿裤”的合理货架摆放或捆绑可以提高超市的服务质量和效率。

　　以上是10种常用的数据分析方法，需要在日常数据工作中结合实际场景灵活运用。没有最好的分析方法，只有最合适的。

　　*本文内容来源于网络