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  • 数据分析方法中,对比分析法是一个十分常用的方法,在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下对比分析法的相关知识。 1.对比分析法的定义 对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们的差异,从而揭示...
        
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    数据分析中有很多数据分析的方法,通过这些方法我们能够直接分析出数据中隐藏的有价值的信息,从而得到一个准确的结果。而数据分析方法中,对比分析法是一个十分常用的方法,在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下对比分析法的相关知识。

    1.对比分析法的定义

    对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们的差异,从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的特点就是可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距,并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少,这就是对比分析法的定义。

    2.对比分析法的分类

    其实对比分析法可分为静态比较和动态比较两类,其中静态比较就是指在同一时间条件下对不同总体指标的比较,比如说不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较,简称横比。而动态比较就是指在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较,简称纵比。动态比较和静态比较这两种方法既课单独使用,也可结合使用。进行对比分析时,可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标,也可将它们结合起来进行对比。

    3.对比分析法的实践运用

    对比分析法的实践运用主要体现在五方面,第一就是与目标对比,具体就是实际完成值与目标进行对比,属于横比。第二就是与不同时期对比,具体就是选择不同时期的指标数值作为对比标准,属于纵比。第三就是对同级部门、单位、地区对比,具体就是与同级部门、单位、地区进行对比,属于横比。第四就是对行业内对比,具体就是与行业中的标杆企业、竞争对比或行业的平均水平进行对比,属于横比。第五就是与活动效果比,具体就是对某项营销活动开展前后进行对比,属纵比。同时,我们还可以对活动的开展状况进行分组对比,这属于横比。

    4.对比分析法的注意事项

    我们在使用对比分析法的手需要注意的是指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致,即要用同一种单位或标准去衡量。同时还需要重视对比的对象要有可比性,对比的指标类型必须一致。无论绝对数指标、相对数指标、平均数指标,还是其他不同类型的指标,在进行对比时,双方必须统一。

    在这篇文章中我们给大家介绍了关于对比分析法的相关知识,对比分析法是数据分析中一个常见的分析方法,如果我们掌握了这个方法,相信会对我们的数据分析工作更加有利。

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  • 首先对电控系统的数据显示方式进行了简要的说明,接着又对获取汽车上的相关数据的方式做了简单描述,然后具体介绍了用数值分析法、时间分析法等数据分析法来诊断汽车电控系统故障,最后简要的概括了用数据分析法进行...
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    导读

    对比分析在于看出基于相同数据标准下,由其他影响因素所导致的数据差异,而对比分析的目的在于找出差异后进一步挖掘差异背后的原因,从而找到优化的方法。

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    来源:诸葛io数据教练丨作者:诸葛io

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    上面这张图表是一个常见的柱状图,而柱状图的作用在于直观对比各项数据之间的差异。


    上面这张柱状图是针对9月份各渠道获客统计的一个对比分析图表,针对各渠道的下载量、访问量、注册量进行对比。


    对比要点一:对比建立在同一标准维度上


    在这张图中,首先要关注到的对比要点是各项数据的对比要基于同一维度。这张图是针对9月份的渠道推广效果的对比统计,9月份就是第一个对比标准,也就是时间维度。


    在时间维度下,后续对比的结果都是基于这个标准产生的,也就是在9月份这个时间范围内的数据对比,并不能用10月份的数据与这个图表中的数据对比。当然,除了时间维度,也可以使用空间维度,例如渠道A在1-12月每月的数据对比。无论用什么维度,对比要建立在一个大的标准下。


    对比要点二:拆分出相关影响因素


    在时间这个大维度下,我们对各渠道的获客效果进行了拆分,也就是将获客效果衡量分为了访问量、下载量和注册量。这三个维度的数据作为判断渠道获客的标准,从对比中找出各渠道的优劣。


    例如通过这个图表可以看出,渠道A的访问量最高,渠道B的下载量最高,渠道A的注册量最高,那么这样的对比结果能够说明什么问题呢?


    我们能够看到,渠道A从访问到下载的流失比较严重,渠道B从下载到注册的流失比较严重,而渠道C在访问量、下载量都低于其他渠道的基础上,渠道C的注册量与渠道A并没有相差太多。


    也就是说,我们可以提出一个假设,渠道C的获客效果更好,为了印证这个假设,我们可以在影响因素中再加入渠道投放花费这个维度,如果渠道A的高访问是因为高花费,渠道C的低访问是因为低花费,那么基本可以印证这个假设。


    对比要点三:各项数据对比需要建立数据标准


    在这张图中能够看到一个比较奇怪的现象,渠道B的下载量比访问量还要高,为什么会这样呢?


    我们在这张图表中加入了一个中间标准数据,对各项数据进行了一次标准换算。假设访问量的真实数据为1万是,标准数据为1,下载量的真实数据为1千时,标准数据为1,注册量的真实数据为100时,标准数据为1.


    经过标准数据的换算,我们将各项数据放在一张图表上时,对比的差异化会更明显。


    so,现在明白对比分析法要怎么做了么?


    对比分析法的维度可以分为同比、环比、定基比等不同的对比方法:


    同比:例如去年9月与今年9月的对比,同比一般被看做是基于相同数据维度的时间同期对比,也可以看做基于时间维度的影响因素对比,例如相同的营销活动在不同的渠道投放所带来的转化数据,也可以看做是同比。


    环比:例如9月份与8月份数据的对比,这是从时间维度的对比,也可以以周期性维度对比,例如第一阶段推广投放了10个渠道,第二阶段推广投放了15个渠道,那么第二阶段与第一阶段环比上涨还是下降,进而找出数据变化的原因。


    定基比:定基比是指针对一个基准数据的对比,例如在各推广渠道中,渠道B与渠道A相比,渠道C与渠道A相比,而两者的比值是渠道B与渠道C的定基比。


    对比分析在于看出基于相同数据标准下,由其他影响因素所导致的数据差异,而对比分析的目的在于找出差异后进一步挖掘差异背后的原因,从而找到优化的方法。

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  • 产品的基本数据指标 新增:日新增、月新增 活跃:如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等 留存率:用户会在多长时间内使用产品,如:次日留存率、...常见的数据分析法和模型 直方图(频率分布)分析 将某...

    产品的基本数据指标

    • 新增:日新增、月新增

    • 活跃:如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等

    • 留存率:用户会在多长时间内使用产品,如:次日留存率、周留存率等

    • 传播:平均每位老用户会带来几位新用户

    • 流失率:一段时间内流失的用户,占这段时间内活跃用户数的比例

    • 地域分布

    • 使用时长分布

    常见的数据分析法和模型

    直方图(频率分布)分析

    将某参量的数值范围等分为若干区间,统计该参量在各个区间上出现的频率,并用矩形条的长度表示频率的大小。

    箱线图(数据分布)分析

    箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法,它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性,分布的分散程度等信息,特别可以用于对几个样本的比较。

    时间序列图(趋势)分析

    描述流程特性值在一段时间内变化波动的趋势和规律的统计工具,如整个流程大体在什么范围内运行、是否具有波动较大的时期或时点等。

    散点图(相关性及数据分布)分析

    散点图(scatter diagram),在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图。
    散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
    百科对此有更详细解释:
    百科链接

    示例:

    对比图分析(差异分析)

    对比分析就是将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们之间的差异,从而揭示这些数据所代表事物的发展变化情况和规律。通过对比,可以很直观地看出事物在某方面的差距,并且可以准确、量化地表示出差距的多少。
    实际使用中使用简单的柱状图可进行对比图分析。

    算术平均分析(差异分析)

    运用计算平均数的方法反应总体在一段时间、地点条件下,某一数量特征的一般水平。平均指标既可用于同一现象在不同地区、不同部门间的横向比较,也可用于同一现象在不同时间的对比。

    移动平均分析(趋势分析)

    趋势平均法是指以最近若干时期的平均值为基础,来计算预测期预期值的一种方法。趋势平均法指在移动平均法计算n期时间序列移动平均值的基础上,进一步计算趋势值的移动平均值,进而利用特定基期销售量移动平均值和趋势值移动平均值来预测未来销售量的一种方法。

    漏斗图分析(差异分析)

    漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析,通过漏斗各环节业务数据的比较,能够直观地发现和说明问题。
    在网站分析中,通常用于转化率比较。
    示例:

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  • 七种常见的数据分析法之:象限法

    千次阅读 2018-11-29 09:00:00
    导读象限分析法作为数据分析中常用且重要的7大分析方法之一,在应用上有多种多样的变化。 来源:诸葛io数据教练丨作者:诸葛io数据猿官网 | www.datayuan.cn...
        

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    导读

    象限分析法作为数据分析中常用且重要的7大分析方法之一,在应用上有多种多样的变化。

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    来源:诸葛io数据教练丨作者:诸葛io

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    640?wx_fmt=png什么是象限分析法?   640?wx_fmt=jpeg

    看上面这张图,你看出来了什么?

    是的,一个初中时就学会的坐标轴,X轴从左到右是点击率的高低,Y轴从下到上是转化率的高低,形成了4个象限,这就是我们要说的象限分析法。


    从这张图,你能分析出来什么呢?


    针对每次营销活动的点击率和转化率找到相应的数据标注点,然后将这次营销活动的效果归到每个象限,4个象限分别代表了不同的效果评估。


    象限一:高点击高转化,点击高代表营销创意打动了受众,转化高代表被打动的受众是产品的目标用户;


    象限二:高转化低点击,同样的,高点击代表被打动的受众是产品的目标用户,但低点击代表的是营销创意没有打动用户;


    象限三:低点击低转化,这个象限是最糟糕的营销活动了,投放广告点击少,点击用户转化低,创意无效,用户不精准;


    象限四:高点击低转化,这个象限的营销活动要给策划和文案加鸡腿,但就要给渠道扣绩效了。这种象限的营销活动一定程度上有标题党的嫌疑。


    so,现在了解什么是象限分析法了么?

    当然,你了解的还不够。


    象限分析法作为数据分析中常用且重要的7大分析方法之一,在应用上有多种变化,例如下图:

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    还是针对广告点击量和转化率的象限分析,但对每个象限进行了更加精细的区域切割,例如同样是第一象限高转化高点击的营销活动,基于转化率和点击率的具体数据,可以找到不同的原因,从而进行更加细致的归因分析。

    再比如流传了很多年的RFM客户管理模型,是通过最近一次消费、消费金额和消费频次3个维度进行的象限分析。

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    象限分析法有什么用?


    1.找到问题的共性原因

    通过象限分析法,将有相同特征的事件进行归因分析,总结其中的共性原因。例如上文案例中第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略,第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道;


    2.建立分组优化策略

    针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略,例如提升象限二的投放创意,象限四的投放渠道。在不同的应用场景中可以制定相应的优化策略,例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。

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数据分析法