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一個工具加上常用的數據分析思路

時間:2020-07-08來源:今日頭條瀏覽數:45

數據有什么用?

數據驅動產品進步!

現在人們對數據的要求越來越高,我們在數據分析的時候,一個好的數據分析思維加上一個好的數據分析工具,兩者必不可少,今天主要是為大家講解三個數據分析思路和一個好工具。

首先我們來看看數據分析思路是什么:

1 數據趨勢分析

趨勢分析一般而言,適用于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,并不算是趨勢分析,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,于是有了同比的概念,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2000萬,相比同年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,對于趨勢線中明顯的拐點,發生了什么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,其實很多情況下并不能說明問題,比如如果一個企業盈利增長10%,我們并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。

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兩組只保持單一變量,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:不同時間段數據是否有變化。

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:比如搜索由搜索詞組成,可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不同店鋪產生,可以分拆不同的店鋪。

細分分析是一個非常重要的手段,多問一些為什么,才是得到結論的關鍵,而一步一步拆分,就是在不斷問為什么的過程。

4 一個好工具

ABI---一站式數據分析平臺。

全能型數據分析平臺,打通企業數據分析應用的全場景需求。

我們能做到:

數據可視化

數據可視化:近百種組件特效任意組合即可制作酷炫靈動的大屏駕駛艙

可視化地圖:支持各類地圖應用,包括圖片式地圖,GIS地圖,動態3D地圖

領導駕駛艙:以圖表結合的形式生動直觀地展示企業KPI指標,為領導提供的“一站式”決策支持

3D可視化:逼真的動態模型仿真、擬實場景交互和實時數據監控,輕松掌握城市一手信息,賦能智慧城市高效運營

敏捷分析

敏捷看板:面向業務人員,一分鐘上手,滿足各類用戶對業務數據綜合分析需要

分析報告:快速制作圖文并茂的數據分析報告并進行匯報展示

幻燈片:制作動態數據的幻燈片既省時又省力,在眾多幻燈片中脫穎而出

預測挖掘

多樣的算法:分類分析,關聯分析,回歸分析,聚類分析,時間序列預測等等

全程可視化:不懂算法也不用擔心,拖拽式操作輕松掌握數據挖掘

模型評估:提供科學的模型評估方法,根據評估結果智能的推薦最佳模型

數據填報

數據采集制作全新的表單用于錄入數據

數據補錄:制作分析表進行數據回填,補錄缺失的數據

個性化業務流程:靈活輕便的工作流引擎,實現了用戶業務過程的自動化

數據處理

構建數據倉庫用于幫助政府和企業構建數據倉庫

ETL工具:通過拖拽式的流程設計,實現了數據抽取、清洗、轉換、裝載及調度

一體化:無需多套工具,數據處理和分析完美銜接

一個工具加上常用的數據分析工具
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