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你知道嗎 10種數據分析方法

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10種數據分析方法(你知道嗎)，小編帶你了解更多信息 。
隨著互聯網行業的發展，越來越多的企業意識到了大數據和精細化運營的重要性，數據分析人員將成為企業今后發展的重要支撐人員 。那么身為數據分析人員如何做好數據分析呢，今天我們就來講講十大常用的數據分析方法 。希望大家能從中受到啟發、找到有幫助的分析架構及方法 。

你知道嗎 10種數據分析方法

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1、指標分析
指標可以理解為用來描述事物數量 。比如我們最為常見的指標：頁面瀏覽量(PV)，也就是描述頁面被瀏覽的次數；再比如轉化率，也就是描述目標被轉化的次數 。用一句話來將其分類就是：誰，干了什么，結果怎樣 。下圖分別對應產品、運營、市場的常見指標 。
你知道嗎 10種數據分析方法

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明確重點關注的指標后，才能更好地做針對性的優化和改進，為產品運營的決策提供指導 。
2、對比分析
對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，通過相同維度下的指標對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題 。
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例如：本周和上周進行對比就是環比；本月第一周和上月第一周對比就是同比；所有數據同今年的第一周對比則為定基比 。通過對比，可以分析業務增長水平，速度等信息 。
3、比率分析
指通過計算某個維度所占維度總量的比例，分析部分與總數比例關系的一種方法 。
公式：比率=某維度數值 / 總量 X 100%
舉個例子，下圖是一套營銷數據，從中通過計算，我們可以清楚地了解到每個地區：
你知道嗎 10種數據分析方法

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每個地區花了多少錢？每個地區轉化是多少？
以北京地區為例，它的轉化低于消費，說明整體轉化并不好，那我們就需要思考：轉化不好是哪出了問題？目前北京的消費比例符合我的目前推廣策略嗎？
而遼寧地區，轉化高于消費，證明該地區轉化很好，那我們就需要思考：該地區需要加錢嗎？
通過對各個指標的占比進行分析，我們可以清楚地了解到每個地區的情況 。這便是比率分析法 。該方法較為適合多產品、多地區推廣 。
4、轉化分析
轉化分析指在一個統計周期內，完成轉化行為的次數占推廣信息總點擊次數的比率 。
計算公式為：轉化率=(轉化次數/點擊量)×100%
例如：10名用戶看到某個搜索推廣的結果，其中5名用戶點擊了某一推廣結果并被跳轉到目標URL上，之后，其中2名用戶有了后續轉化的行為 。那么，這條推廣結果的轉化率就是(2/5)×100%=40% 。
常用的轉化分析模型是漏斗分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況 。漏斗分析模型已經廣泛應用于網站用戶行為分析和APP用戶行為分析的流量監控、產品目標轉化等日常數據運營與數據分析的工作中 。
漏斗分析要注意的兩個要點：
● 不但要看總體的轉化率，還要關注轉化過程每一步的轉化率；
● 漏斗分析也需要進行多維度拆解，拆解之后可能會發現不同維度下的轉化率也有很大差異 。
舉個例子，某企業的注冊流程采用郵箱方式，注冊轉化率一直很低，才27%；通過漏斗分析發現，主要流失在【提交驗證碼】的環節 。
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經過了解發現，郵箱驗證非常容易出現注冊郵箱收不到郵件的情況，原因包括郵件代理商被屏蔽、郵件含有敏感字被歸入垃圾郵箱、郵件送達時間過長等等 。既然這么多不可控因素影響注冊轉化率，那就換一種驗證方式 。換成短信驗證后，總體轉化率提升到了43%，這是非常大的一個增長 。
5、留存分析
留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行后續行為 。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法 。
衡量留存的常見指標有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等 。我們可以從兩個方面去分析留存，一個是新用戶的留存率，另一個是產品功能的留存 。
比如電商行業里，某司開展了一次運營活動，比如春節的搶紅包活動，那么在節后，我們需要知道在過年期間，有多少用戶在這段時間內通過搶紅包的活動，延長了使用該產品的時間？是否提高了日活？有多少沉睡用戶被喚醒了等；

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