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汽車儀表盤顯示avg是什么意思 汽車儀表盤avg是什么意思( 七 )

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2. 多維拆解我自己本身是做支付業務的 ， 日常呈現數據最多的形式便是多維拆解 。（多維的意思是從多個維度拆解度量指標 ， 如果對維度和度量不太了解的可以去看第三部分的內容 。
首先呈現整體支付成功率 ， 其次按照商戶維度分別去看各商戶支付成功率；每個商戶下有很多個國家 ， 再按照國家維度去看支付成功率；每個國家有很多個支付端 ， 再按照各個端維度去看支付成功率；每個端上有很多個支付方式 ， 再按照各支付方式維度去看支付成功率 。至此 ， 拆到最小顆粒度 。
在分析數據時 ， 若整體支付成功率發生異常 ， 按照此路徑拆解到最小顆粒度的支付方式 ， 基本可以鎖定發生問題的原因 。

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3. 趨勢分析建立趨勢圖表可以迅速了解市場、用戶或者產品特征的基本表現 ， 便于進行迅速迭代 。趨勢分析通常按時間維度的小時\天\周\月看度量指標的變化情況（像我每天早上來之一件事是看昨天的支付成功率有無異常） 。
趨勢分析有兩大作用：趨勢預測和數據監測 。比如我現在正在做的項目業務數據監控 ， 就是基于支付成功率在過去一段時間內的數據表現來預判當前支付成功率是否異常 。如下圖中的7月和8月明顯低于其他月份 ， 可判定這兩個月數據發生了異常 ， 需要去尋找原因 。
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4. 對比分析同一維度還常常做度量指標的對比分析 ， 主要用于對比同維度間的差異性 。比如我做支付業務 ， 會去對比Top 國家的支付成功率 ， 看哪個國家是我重點要關注的國家 。
同漏斗分析類似 ， 對比分析也可以快速找出最需要關注的維度指標 ， 把資源用在刀刃上 。
（比如我印象很深 ， 我的leader之一次做數據分析報告時 ， 按Top國家做了國家維度的對比分析 ， 大家很快知道哪些國家需要花資源重點解決 ， 從此改變大家對支付業務的認知 。以前大家可能以為支付需要持續接入新支付服務商 ， 但是大家現在知道可以分重點國家差異性改善 ， 不僅僅是無腦接入新支付服務商）
另外 ， 在對比應用中 ， 現在流行A/B test ， A/B test的關鍵就是保證兩組中只有一個單一變量 ， 其他條件保持一致 ， 實驗組和對照組也是對比分析 。
除了跟別人比 ， 也可以自己跟自己比 ， 統計學中的環比和同比便是自己跟自己比的經典應用 。（比如到年底 ， 我會做支付業務的復盤 ， 會把連續幾年的訂單量和支付成功率做對比 ， 看今年的整體情況）
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5. 帕累托分析帕累托分析 ， 平常也稱之為二八定律 。在任何一組東西中 ， 最重要的只占其中一小部分 ， 其余盡管是多數 ， 卻是次要的 。
帕累托模型即是以二八定律為基礎原理構建出的商品分析模型 ， 這個模型更大的好處是可以對商品或者產品進行分類 ， 按照投入產出比的優先次序原則 ， 將自己的資源盡量投入到頭部產品當中 ， 以期產生更大的效益 。
其核心思想就是少數項目貢獻了大部分價值 。以款式和銷售量為例：男士服飾、運動服裝及用品、兒童服裝、女士皮鞋占總體銷售額的70%以上 。
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6. 交叉分析交叉分析法就是將對比分析從多個維度進行交叉展現 ， 進行多角度的結合分析 ， 從中發現最為相關的維度來探索數據變化的原因 。
如下圖 ， 從APP\PC 端的維度結合漏斗做對比分析 ， 可以發現APP在每一步轉化率更好 。
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以上掌握了基本的數據分析 ***  ， 如何撰寫一份分析報告增加它的可讀性呢？
邏輯清晰 。數據是怎么來的；發現了什么問題；總結問題發生的原因；如何解決這種問題；給出結論和解決方案 。這樣一個簡單明了強邏輯關系的分析報告就能讓絕大多數人接受；

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