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  • 10种常用数据分析方法

    千次阅读 2018-12-07 16:15:57
    “器”是指物品或工具,在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具,“工欲善其事,必先利其器”;   “术”是指操作技术,是技能的高低、效率的高下,如对分析工具使用的技术(比如用Excel进行数据分析的水平...

    道家强调四个字,叫“道、法、术、器”。

     

    层次区别:

     

    “器”是指物品或工具,在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具,“工欲善其事,必先利其器”;

     

    “术”是指操作技术,是技能的高低、效率的高下,如对分析工具使用的技术(比如用Excel进行数据分析的水平);

     

    “法”是指选择的方法,有句话说“选择比努力重要”;

     

    “道”是指方向,是指导思想,是战略。

     

    在数据分析和产品、运营优化方面,数据分析方法是其核心,属于“法”和“术”的层次。

     

    那么如何做好数据分析呢,今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。

     

    01 细分分析

     

    细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。

     

    细分方法可以分为两类, 一类逐步分析, 比如:来北京市的访客可分为朝阳,海淀等区; 另一类是维度交叉, 如:来自付费SEM的新访客。

     

    细分用于解决所有问题。

     

    比如漏斗转化,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分,流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

     

     

    02 对比分析

     

    对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较,从数量上展示和说明研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值, 通过相同维度下的指标对比,可以发现,找出业务在不同阶段的问题。

     

    常见的对比方法包括: 时间对比,空间对比,标准对比。

     

    时间对比有三种: 同比,环比,定基比。

     

    例如: 本周和上周进行对比就是环比;本月第一周和上月第一周对比就是同比;所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式,可以分析业务增长水平,速度等信息。

     

     

    03 漏斗分析

     

    转化漏斗分析是业务分析的基本模型, 最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟。

     

    漏斗帮助我们解决两方面的问题:

     

    在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

    在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程收到损害。

     

     

    04 同期群分析

     

    同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要,互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。 通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来分析哪些因素影响用户的留存。

     

    同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单,但却十分直观。 同期群只用简单的一个图表,直接描述了用户在一段时间周期(甚至是整个LTV)的留存或流失变化情况。

     

    以前留存分析只要用户有回访即定义为留存,这会导致留存指标虚高。

     

     

    05 聚类分析

     

    聚类分析具有简单,直观的特征, 网站分析中的聚类主要分为:用户,页面或内容,来源。

     

    用户聚类主要体现为用户分群,用户标签法;页面聚类则主要是相似,相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道,关键词等。

     

    例如: 在页面分析中,经常存在带?参数的页面。 比如: 资讯详情页面,商品页面等,都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率,退出率等指标不准确的问题,通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

     

     

    06 AB测试

     

    增长黑客的一个主要思想之一,是不要做一个大而全的东西,而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。 快速验证,那如何验证呢?主要方法就是AB测试。

     

    比如: 你发现漏斗转化中中间有漏洞,假设一定是商品价格问题导致了流失,你看到了问题-漏斗,也想出了主意-改变定价。但主意是否正确,要看真实的用户反应,于是采用AB测试,一部分用户还是看到老价格,一部分用户看到新价格,若你的主意真的管用,新价格就应该有更好的转化,若真如此,新价格就应该确定下来,如此反复优化。

     

     

    07 埋点分析

     

    只有采集了足够的基础数据,才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

     

    通过分析用户行为,并细分为:浏览行为,轻度交互,重度交互,交易行为,对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件,因其使用频繁,数据简单,采用无埋点技术实现自助埋点,即可以提高数据分析的实效性,需要的数据可立即提取,又大量减少技术人员的工作量,需要采集更丰富信息的行为。

     

    如: 重度交互(注册,邀请好友等)和交易事件(加购物车,下订单等)则通过SDK批量埋点的方式来实施。

     

     

    08 来源分析

     

    流量红利消失,我们对获客来源的重视度极高,如何有效的标注用户来源,至关重要。

     

    传统分析工具,渠道分析仅有单一维度,要深入分析不同渠道不同阶段效果,SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析,得出不同区域的获客详细信息,维度越细,分析结果也越有价值。

     

     

    09 用户分析

     

    用户分析是互联网运营的核心, 常用的分析方法包括:活跃分析,留存分析,用户分群,用户画像,用户细查等。

     

    可将用户活跃细分为浏览活跃,互动活跃,交易活跃等,通过活跃行为的细分,掌握关键行为指标;通过用户行为事件序列,用户属性进行分群,观察分群用户的访问,浏览,注册,互动,交易等行为,从而真正把握不同用户类型的特点,提供有针对性的产品和服务。

     

    用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰,更有力的支撑运营决策。

     

     

    10 表单分析

     

    填写表单是每个平台与用户交互的必备环节,优秀的表单设计,对转化率的提升起到重要作用。

     

    用户从进入表单页面之时起,就产生了微漏斗,从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数,这个过程之中,有多少人开始填写表单,填写表单时,遇到了什么困难导致无法完成表单,都影响最终的转化效果。

     

     

    以上是常见的数据分析方法,更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。

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  • 精心整理了7种常用数据分析方法(建议收藏)

    万次阅读 多人点赞 2019-11-08 08:30:00
    有一位朋友最近吐槽,他...今天DataHunter数猎哥就来给大家分享7种最常用数据分析方法,让你轻松运用数据分析解决实际工作问题,提升核心竞争力。一、漏斗分析法漏斗分析法能够科学反映用户行为状态,以及从起点...
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    有一位朋友最近吐槽,他提交了一份7月数据分析报告给领导,报告里面放了很多图表,也摆了很多数据,结果被痛批了一顿,觉得很委屈。其实,这位朋友与很多小伙伴一样,做数据分析时,拿着手里的数据不知道怎么分析、从什么维度分析。

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    今天DataHunter数猎哥就来给大家分享7种最常用的数据分析方法,让你轻松运用数据分析解决实际工作问题,提升核心竞争力。


    一、漏斗分析法

    漏斗分析法能够科学反映用户行为状态,以及从起点到终点各阶段用户转化率情况,是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中,例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

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    例如:Data Analytics为网站制作的“促销活动分析” 

    比如,对一些电商产品来说,最终目的是让用户下单并支付,但转化率取决于整个流程。这时,我们就可以通过漏斗模型一步一步地进行监测。如下图所示,我们可以监控用户在流程中各个层级上的行为路径,寻找每个层级的可优化点。对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径,找到可提升用户体验,缩短路径的空间,最终提升整体转化率。

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    漏斗模型除了在电商中应用的比较多以外,在落地页、H5等也应用的比较多。我们可以反复优化落地页当中的图片、文案、布局,进一步的提高整体转化率。


    二、留存分析法

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    留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型,考察进行初始行为的用户中,有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说,留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好,转化成产品的活跃用户也会更多,最终能帮助公司更好的盈利。

    这里需要注意的是,在做留存分析之前,我们首先需要了解用户留存的特点:

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    比如,我们可以通过观察不同时间段用户留存的情况,通过对比各个渠道、活动、关键行为的用户后续留存变化,发现提升用户留存率的影响因素,例如观察领取过优惠券的用户留存率是否比没有领取优惠券的用户留存率更高。

    除此以外,还可以针对流失高/留存高的用户群组进行一对一的用户行为分析,统计留存/流失用户的行为特征,特别是针对流失用户,通过流失用户的行为分析总结流失原因,从而提升留存率。具体步骤如下图所示:

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    三、分组分析法

    分组分析法是根据数据分析对象的特征,按照一定的标志(指标),把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究,以揭示其内在的联系和规律性。

    分组的目的就是为了便于对比,把总体中具有不同性质的对象区分开,把性质相同的对象合并在一起,保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的差异性,以便进一步运用各种数据分析方法来揭示内在的数量关系,因此分组法必须与对比法结合运用。

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    如图所示,分组分析在日常工作中应用的比较多的是用户分层与分群,比如在发优惠券的时候,可以通过红包,满减,限时券还有积分券等方式。我们可以针对不同的用户发送不同的优惠券以达到精细化运营的效果。那么当我们在做数据分析时,也可以从结果将用户进行分层来进行判断,这时同样也可以得到优化和改进业务的建议。

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    说了完用户分层,接下来我们说说用户分群。用户分群和用户分层其实是相关联的,用户分群是对用户分层的补充,当用户差异性较大,层级上不能再做用户细分时,可以考虑将同一个分层内的群体继续切分,满足更高的精细化运营需要。

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    例如:Data Analytics制作的“客户RFM群体分析” 

    RFM模型是客户管理中的一个经典方法,它用以衡量消费用户的价值和创利能力,是一个典型的用户分群。它依托收费的三个核心指标:最近一次消费时间(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)。

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    消费金额Monetary:衡量用户对企业利润的贡献,消费金额越高的用户,价值也就越高。

    消费频率Frequency:衡量用户的忠诚度,是用户在限定的期间内购买的次数,最常购买的用户,忠诚度也越高。

    最近一次消费时间Recency:衡量用户的流失,消费时间越接近当前的用户,越容易维系与其的关系。1年前消费的用户价值肯定不如一个月才消费的用户。


    四、矩阵分析法

    矩阵分析法是指根据事物(如产品、服务等)的两个重要属性(指标)作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法,也称为矩阵关联分析法,简称矩阵分析法。

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    矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时,可以为决策者提供重要参考依据——先解决主要矛盾,再解决次要矛盾,这样有利于提高工作效率,并将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中,最终有利于决策者进行资源优化配置。

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    比如在电商行业,我们可以使用浏览量和加购数这两个维度来进行矩阵分析,如图所示,左上角的是浏览量低的,然后加购次数多的,这说明产品其实是有很大潜力的,这时需要将这部分产品放在更好的位置让给用户进行浏览;右下角的浏览量高,但加购数低的,说明这个时候他的资源位置是好的,但是用户对这部分的产品并不感兴趣的,我们就需要对其进行相应的位置调整。


    五、关联分析法

    关联分析法是一种简单、实用的分析技术,是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。
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    关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系,分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。 

    可从数据库中关联分析出形如"由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生"之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”,因此通过合理的“啤酒和尿布”的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。


    六、指标分析法

    在实际工作中,当拿到一些可视化数据图表或者是Excel表格时,我们可以直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析,比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等,下面我们分别来介绍:

    1.平均数

    平均数、也叫平均分析法,是指运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平的分析方法。平均分析法常用指标有算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数等,其中最为常见的是算术平均数,也就是日常所说的平均数或平均值。

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    平均数指标可用于对比同类现象在不同地区、不同行业、不同单位等之间的差异程度,比用总量指标对比更具说服力。除此以外,利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化,也更能说明其发现趋势和规律。

    比如,汽车行业的自媒体如果想要分析数据,可从两个方面来分析:①外部:行业内整体公众号的平均打开率是多少,我们距离行业平均水平相差多少,该如何去做一些优化;②内部:针对每个月都在尝试的各种选题和内容运营策略,可以分析本月比上月平均打开率又增加了多少,这个月的选题是否有一些爆款,爆款文章平均打开率是多少,标题有什么特点等等。

    2.众数、中位数

    众数也就是数据中的一种代表数,它反应的是数据的一种集中程度。比如说最佳,最受欢迎,最满意都与众数有关。众数本质上来说,反映的是数据中发生频率最高的一些数据指标,在做数据分析时,我们可以对这些数据指标提取一些共性的特点,然后进行提炼和总结,然后得出一些改进的意见。

    中位数主要是反映的是一组数据的集中趋势,像我们比较常见的正态分布,比如说我们想去统计某市的人均收入,其实,大部分的人均收入都是在一定范围之内的,只有少部分是处于最低的和最高的,其实这是中位数带来的意义。

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    在做数据分析时,如果各个数据之间的差异程度较小,用平均值就有较好的代表性;而如果数据之间的差异程度较大,特别是有个别的极端值的情况,用中位数或众数有较好的代表性。

    3.最大(小)值

    最大(小)值在平时做数据分析工作时比较常见,只是我们没有特别去注意。最值是作为典型代表和异常值进行分析的,比如说销售团队里的销售冠军,电商爆款商品等,如图所示,我们可以将销售额最大的几款商品提出来,然后我们去总结共性,找到原因,然后复制到其他的商品,最终提高平均转化率。

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    七、对比分析法

    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。它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?对比分析法可分为静态比较和动态比较两类。

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    静态比较:在同一时间条件下对不同总体指标的比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较,简称横比;

    动态比较: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。

    这两种方法既可单独使用,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。比较的结果可用相对数表示,如百分数、倍数等指标。

    在使用对比分析法时,需要先注意以下几个方面:①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;②对比的对象要有可比性;③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。

    1.时间维度对比

    同一指标在不同时间维度下的对比,如同比、环比、定基比等。同比就是与去年的同一个时间段进行对比分析,可以是季、月、周、天;环比就是和上一个时间段来对比(也有和下一个时间段对比的,也叫后比),例如本月和上月,本周和上周对比;定基比是和某个指定的时期进行对比分析,比如2013年每个月都和2013年1月的销售额进行对比取值。

    如图为各月销售额对比,时间范围一致(均为月汇总)、指标一致、指标含义一致、其表现的为整个企业信息,总体性质可比。

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    2.空间对比

    就是不同空间数据的对比,比如华北区和华南区对比,北京和上海,上海古北店和成都春熙路店进行对比。相似空间的对比对象必须是形态上比较接近,先进空间则是和同一种形态中的优秀空间进行对比,与扩大空间的对比,比如北京和全国的数据对比,北京王府井店和全北京的数据对比,和竞争对手的对比也在此列。

    如图为2018年全年各销售小组销售额对比,其对比的时间范围一致、指标一致、指标含义一致、维度为各个销售小组,具有相同性质。

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    3.计划对比

    和计划标准的对比是销售追踪中非常重要的一环,所有的绩效考核都是计划标准,例如销售实际达成金额与销售计划达成金额对比,看销售是否完成当初指定的计划,如果没有完成,原因在哪里。

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    4.与经验值或理论值对比

    其中的经验标准是在大量的实践过程中总结出来的值,而理论标准则是根据理论推断出来的值,平均值则是某一空间或时间的平均值。如,一单一品率:所有销售小票中只有一个商品的小票数量占比。参考值为小于40%,如果数据超过了40%,则需要考虑如何调整策略,帮助客户做关联购买。而参考值小于40%,就是一个理论值。
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    以上就是7种常见的数据分析方法,在不同领域的工作中,它们通常都是以不同的形式展现出来的,我们需要在拥有数据面前,清晰知道应用哪一个或几个方法来分析实际问题最为有效,结合场景灵活运用,没有最好的分析方法只有最适合的。

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  • 常用数据分析方法

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    数据分析是从数据中提取有价值信息的过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,...2. 回归回归是一种运用广泛的统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量...

    数据分析是从数据中提取有价值信息的过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,才能起到事半功倍的效果,以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式:

    1. 分类

    分类是一种基本的数据分析方式,数据根据其特点,可将数据对象划分为不同的部分和类型,再进一步分析,能够进一步挖掘事物的本质。

    2. 回归

    回归是一种运用广泛的统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据,如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测。

    3. 聚类

    聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类,每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性,不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式,其与分类分析不同,所划分的类是未知的,因此,聚类分析也称为无指导或无监督的学习。

    数据聚类是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。

    4. 相似匹配

    相似匹配是通过一定的方法,来计算两个数据的相似程度,相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景,如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。

    5. 频繁项集

    频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合,如啤酒和尿不湿,Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集,目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。

    6. 统计描述

    统计描述是根据数据的特点,用一定的统计指标和指标体系,表明数据所反馈的信息,是对数据分析的基础处理工作,主要方法包括:平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。

    7. 链接预测

    链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法,链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测,基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息,利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比,网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明,网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。

    8. 数据压缩

    数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。

    9. 因果分析

    因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法,运用因果分析法进行市场预测,主要是采用回归分析方法,除此之外,计算经济模型和投人产出分析等方法也较为常用。

    以上是数据分析员应熟练掌握的9种数据分析思维方法,数据分析员应根据实际情况合理运用不同的方法,才能够快速精确的挖掘出有价值的信息!
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  • 常用数据分析方法

    千次阅读 2019-01-09 09:25:03
    是最常见的数据分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 例如:每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获得大量的客户数据。 了解客户的地理信息,就是“描述型分析...

    数据挖掘分析,最重要的是能够将数据转化为非专业人士也能够清除理解的有意义的见解。

    四类分析方法

    数据挖掘分析,可以被分为四类核心方法:

    描述型分析:发生了什么?

    是最常见的数据分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

    例如:每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获得大量的客户数据。

    了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

    诊断型分析:为什么会发生?

    描述型数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入的分析数据,钻取到数据的核心。良好设计的BI Dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的进行数据分析。

    预测型分析:可能发生什么?

    预测型分析主要进行预测。针对时间未来发生的可能性,预测一个可量化的值,或者是预测可能发生的事件,或者是预估事件发生的时间点,这些都是通过预测模型来实现的。

    预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

    在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

    指令型分析:需要做什么?

    数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析,预测下一步需要做什么。

    指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

    例如:交通规划分析考量了每条路线的距离、每条路线的行驶速度、以及目前的交通管制等方面的因素,来帮助选择最好的回家路线。

    九种数据分析手段

    分类

    分类是一种基本的数据分析方式,数据根据其特点,可将数据对象划分为不同的部分和类型,再进一步分析,能够进一步挖掘事物的本质。

    回归

    回归是一种运用广泛的统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各参数,然后评估回归模型是否能够很好的拟合实测数据,如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步的预测。

    聚类

    聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类,每一个聚合类中的元素尽可能具有相同的特性,不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方法,其与分类分析不同,所划分的类是未知的,因此,聚类分析也称为无监督学习。

    数据聚类是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。

    相似匹配

    相似匹配是通过一定的方法,来计算两个数据的相似程度,相似程度通常会用一个百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景中,如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。

    频繁项集

    频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合,如啤酒喝尿不湿,Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集,已被广泛应用在商业、网络安全等领域。

    统计描述

    统计描述是根据数据的特点,用一定的统计指标和指标体系,表明数据所反馈的信息,是对数据分析的基础处理工作,主要方法包括:平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。

    链接预测

    链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法,链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测,基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息,利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比,网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明,网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。

    数据压缩

    数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间的一种技术。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。

    因果分析

    因果分析方法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法,运用因果分析法进行市场预测,主要是采用回归分析方法。

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  • 【数据分析】最常用数据分析方法(干货)

    万次阅读 多人点赞 2018-09-25 11:51:54
    数据分析方法论 1、PEST分析法 2、SWOT分析法 3、5W2H分析法 4、4P理论 5、AARRR 数据分析的七个方法 1、趋势分析 2、多维分解 3、用户分群 4、用户细查 5、漏斗分析 6、留存分析 7、A/B测试与A/A测试 ...
  • 16种常用数据分析方法-信度分析

    千次阅读 2020-03-24 19:52:29
    数据分析系列更新啦~ 往期请戳: 16种常用数据分析方法-列联分析 (转发收藏呀~)
  • 常用的四种大数据分析方法

    万次阅读 多人点赞 2017-09-19 09:32:13
    本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
  • 统计学常用数据分析方法总结

    千次阅读 2019-10-31 15:54:45
    描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析 ...
  • 16种常用数据分析方法-相关分析

    千次阅读 2020-05-26 21:13:17
    相关分析是一种简单易行的测量定量数据之间的关系情况的分析方法。可以分析包括变量间的关系情况以及关系强弱程度等。 如:身高和体重的相关性;降水量与河流水位的相关性;工作压力与心理健康的相关性等。 ...
  • 本期主要讨论 些数据分析的三个常用方法: 数据趋势分析 趋势分析 般而言,适用于产品核心指标的长期跟踪,比如,点击率,GMV,活跃用户数等。做出简单的数据趋势图,并不算是趋势分析,趋势分析更多的是需要...
  • 9种常用数据分析方法

    千次阅读 2020-08-17 11:09:23
    对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较,是最通用的方法。 我们知道孤立的数据没有意义,有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比,与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等...
  • 常用的5种数据分析方法有哪些?

    千次阅读 2020-12-22 11:15:10
    常用数据分析方法有5种。 1.对比分析法 对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。 横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比...
  • 数据分析工作中都是有很多的数据分析方法的,我们掌握了数据分析方法以后才能够做好数据分析的工作。那么数据分析的方法都有哪些呢?一般来说,数据分析的方法有PEST分析法、5W2H分析法、逻辑树分析法、4P营销理论、...
  • 一个产品,如果你不能衡量它,你就不能了解它,自然而然,你就无法改进它。数据说到底,就是这样个工具...本期主要讨论些数据分析的三个常用方法: 数据趋势分析 数据对比分析 数据细分分析 1.数据趋势分析 趋势分析...
  • 常用的四种大数据分析方法

    千次阅读 2017-12-18 20:50:05
    本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。 当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及,数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时,他们给出了...
  • 常用的4种大数据分析方法

    万次阅读 2017-09-21 16:55:35
    本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。 当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及,数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时,他们给出了...
  • 作者:阿平@zhihu来源:知乎一、描述统计描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描...
  • 数据分析方法

    万次阅读 2018-01-29 23:29:32
    数据分析方法论 确定分析思路需要以营销、管理等理论为指导。这些 跟数据分析相 关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论。可以把方法论理解为指南针,在分析方法论的指导下我们才去开展数据分析,这样分析的结果...
  • 描述分析(描述性统计分析)就是用来概括、描述数据的整体状况以及数据各特征的统计方法。 描述的内容分为: 集中趋势:平均数,众数、中位数、四分位数 离散程度:方差、标准差、极差、变异系数、四分位差 分布...
  • 数据分析常用的降维方法

    千次阅读 2014-07-22 16:58:35
    主成分分析
  • 常用数据分析图表及方法介绍

    千次阅读 2019-01-21 21:46:07
    也许你是一位管理客户的负责人,当你看到客户响应率降低,你想知道原因;...下面我们就来谈谈最常用数据分析图表及方法。 一、基本图表分析 1.对比分析 •预警分析 用预警色、图标集等方式对关键指标...
  • 16种常用数据统计分析方法汇总

    万次阅读 2019-04-24 16:43:00
    经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用数据分析方法,供大家参考学习。 (注:这些统计分析方法基本都是统计学的方法...
  • 数据挖掘进行数据分析常用方法

    千次阅读 2014-06-25 11:21:41
    利用数据挖掘进行数据分析常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。  ① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同...
  • 数据分析的三个常用方法是什么?

    千次阅读 2019-03-11 17:30:34
    一个产品,如果你不能衡量它,你就不能了解它,自然而然,你就无法改进它。数据说到底,就是这样一个工具——通过...本文主要讨论一些数据分析的三个常用方法: 1. 数据趋势分析 趋势分析一般而言,适用于产品核...
  • 什么是数据分析方法

    万次阅读 2018-09-04 09:26:21
    数据分析方法论 确定分析思路需要以营销、管理等理论为指导。...常用的数据几种数据分析方法:PEST分析法、5W2H分析法、逻辑树分析法、4P营销理论、用户行为理论。   数据分析方法论的重要性 很多人在做数...
  • Python数据分析几个比较常用方法

    千次阅读 2019-05-19 19:24:04
    1,表头或是excel的索引如果是中文的话,输出会出错 ...需求情况:有的时候,数据很多,但是只要仅仅对部分列的数据进行分析的话,要怎么做? 解决方法: df = pandas.read_excel('1.xls',sheetname= '...

空空如也

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常用数据分析方法