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  • 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...

    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,这样分析的结果才具有指导意义,而不会出现南辕北辙的情况。

    1.数据分析方法论与数据分析区别

    数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析,它 更多的是指数据分析思路,比如主要从哪几方面开展数据分析,各方面包含什么内容和指标?数据分析方法论主要 从宏观角度指导如何进行数据分析,它就像是一个数据分析的前期规划,指导着后期数据分析工作的开展。而 数据分析法则是指 具体的分析方法,例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等数据分析法。数据分析法主要 从微观角度指导
    如何进行数据分析。

    比如下表我们以服装制作为例子,对比理解数据分析方法论:

    *数据分析服装制作
    方法论5W2H服装设计图
    工具Excel、SPASS等剪刀、缝纫机、电熨斗等
    技术交叉分析、回归分析、聚类分析、相关分析平面、立体剪裁等、合缝,包缝、骑缝等

    2.数据分析方法论的重要性

    很多人在做数据分析时,经常遇到这几个问题:不知从哪方面入手开展分析;
    分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整,而自己也说不出个所以然来。对
    这些问题常常感到困扰。

    数据分析方法论主要有以下几个作用:

    • 理顺分析思路,确保数据分析结构体系化。
    • 把问题分解成相关联的部分,并显示它们之间的关系。
    • 为后续数据分析的开展指引方向。
    • 确保分析结果的有效性生及正确性。

    如果没有数据分析方法论的指导,整个数据分析报告虽然各方面都涵盖到,
    但会给人感觉还缺点什么。其实就是报告主线不明,各部分的分析逻辑不清。

    3.常用的数据分析方法论

    3.1 PEST 分析法

    PEST 分析法用于对宏观环境的分析。 宏观环境又称一般环境,是指影响一切
    行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时。由于不同行业和企业有
    其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对 政治(Political )、经济(Economic)、 技术(Technological)和 社会(Social)这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析,这种方法简称为 PEST 分析法。

    这里写图片描述

    • 政治环境:构成政治环境的关键指标有:政治体制、经济体制、财政政策、税
      收政策、产业政策、投资政策、专利数量、国防开支水平、政府补贴水平、
      民众对政治的参与度等。
    • 社会环境:构成社会文化环境的关键指标有:人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活力式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
    • 技术环境:构成技术环境的关键指标有:新技木的发明和进展、折旧和报废速
      度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、
      北京市昌平区建材城西路金燕龙办公楼一层 电话:400-618-9090
      国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。
    • 经济环境:构成经济环境的关键指标有:GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

    3.2 5W2H分析方法

    5w2H 分析法是以五个 w 开头的英语单词和两个 H 开头的英语单词进行提
    问,从回答中发现解决问题的线索,即 何因 (Why) ) 、何事(What) 、何人(Who) 、何时(When) 、何地(Where ) 、如何做(How) 、何价(How much),这就构成了 5W2H分析法的总框架。
    该方法简单、方便,易于理解和使用,富有启发意义,广泛用于企业营销、
    管理活动,对于决策和执行性的活动措施非常有帮助,也有助于弥补考虑问题的
    疏漏。其实对任何事情都可以从这七大方面去思考,对于不善分析句题的人,只
    要多练习即可上手,所以同样它也适用于指导建立数据分析框架。

    现在以用户购买行为分析为例,来学习 5W2H 分析法。
    这里写图片描述

    3.3逻辑树分析法

    逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是 将问题的所有了问题分层罗列,
    从最高层开始,并逐步向下扩展。
    把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。每
    想到一点,就给这个问题所在的树干加一个“树枝”,并标明这个“树枝”代表
    什么问题。
    逻辑树能保证解决问题的过程的完整性,它能将工作细分为便于操作的任务,
    确定各部分的优先顺序,明确地把责任落实到个人。

    逻辑树的使用必须遵循以下三个原则。

    • 要素化:把相同的问题总结归纳成要素。
    • 框架化:将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。
    • 关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不独立。
    • 在使用逻辑树的时候,尽量把涉及的问题或要素考虑周全。

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    3.4 4P营销理论

    4P 营销理论产生于 20 世纪 60 年代的美国,它是随着营销组合理论的提出
    而出现的。营销组合实际上有几十个要素,这些要素可以概括为 4 类: 产品
    (Product) 、价格(Price) 、 渠道(Place ) 、促销(Promotion )。

    • 产品:从市场营销的角度来看,产品是指能够提供给市场,被入们使用
      和消费并满足人们某种需要的任何东西,包括有形产品、服务、人员、
      组织、观念或它们的组合。
    • 价格:是指顾客购买产品时的价格,包括基本价格、折扣价格、支付期
      限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。
    • 渠道:是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。
    • 促销:是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费,以短期的行为(比
      如让利、买一送一,营销现场气氛等等)促成消费的增长,吸引其他品牌
      的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、
      销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

    接下来,我们就用 4P 营销理论对公司业务运营的整体情况做分析。在 实际工作中, 需要根据实际业务情况进行调整,灵活运月,切忌生搬硬套。只有深刻理解公司业务的同时才能较好地进行业务方面的数据分析,否则将脱离业务实际,得出无指导意义的结论,犹如纸上谈兵。

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    3.5用户行为理论

    网站分析的发展已经较为成熟,有一套成熟的分析指标。比如 IP、PV、页面
    停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数、流失率、关
    键字搜索、转化率、登录率,等等。遇到这么多指标,所有的指标都要采用吗?
    什么指标该采用?什么指标又不该采用,各指标之间有何联系,哪个指标先分析?
    哪个指标后分析?
    这么多指标,对于我们来说下手还是懵的,所以需要我们梳理它们之间的逻辑关系,比如利用用户使用行为理论进行梳理。
    用户使用行为是指用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行动,用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程,然后试用,再决定是否继续消费使用,
    最后成为忠诚用户。
    现在我们可利用用户使用行为理论,梳理网站分析的各关键指标之间的逻辑关系,构建符合公司实际业务的网站分析指标体系:
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  • 结构化分析方法——需求 结构化设计方法——设计 结构化程序设计方法——coding 一、 结构化分析方法 目的是为了给出问题的模型。 1.1基本术语 一个抽象层是由一组确定的术语定义的,为支持需求分析中有关要使用的...

    首先回顾一下软件开发方法学在整个软件开发过程中的位置:
    在这里插入图片描述

    结构化方法

    一种系统化的软件开发方法,包括:

    • 结构化分析方法——需求
    • 结构化设计方法——设计
    • 结构化程序设计方法——coding

    一、 结构化分析方法

    目的是为了给出问题的模型。
    在这里插入图片描述

    1.1基本术语

    一个抽象层是由一组确定的术语定义的,为支持需求分析中有关要使用的那些信息的表达,结构化分析方法给出了以下五个术语/符号:
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    1.2 模型表达工具

    (a)数据流图(DFD图)——表达系统功能模型的工具
    是一种描述数据变换的图形工具,它包含的元素可以是数据流、数据存储、加工、数据源和数据潭等。
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    (b)数据字典——定义数据流和数据存储
    用于定义数据流和数据存储的结构,并给出构成所给出的数据流和数据存储的各数据项的基本数据类型。

    引入:一些逻辑操作符——用于定义数据结构
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    (c)判定表或判定树等——定义加工小说明
    描述加工“做什么”,即加工逻辑,也包括其它一些与加工有关的信息,如执行条件、优先级、执行频率、出错处理等。

    如判定表,判定树,结构化自然语言。

    1.3结构化分析过程

    ①建立系统的功能模型
    使用的工具为数据流图DFD
    首先:建立系统环境图(顶层数据流图),确定系统边界。
    继之:自顶向下,逐步求精,建立系统的层次数据流图。

    ②建立数据字典
    使用的工具为结构符:+、I、{}等
    定义数据流定义数据存储
    定义数据项

    ③给出加工小说明:集中描述一个加工“做什么”,即加工逻辑,也包括其它一些与加工有关的信息,如执行条件、优先级、执行频率、出错处理等。

    1.4 案例

    建立一个简化的商业自动化系统,其中:

    营业员通过该系统记录每日销售的商品(商品名,商品编号,单价,数量,销售时间);

    收款员通过该系统记录收到的现金数额以及购物余额;

    商店经理每日统计销售额,并在必要时查看某种商品的销售情况(商品名,商品编码,金额)。

    ①建立系统的功能模型首先:建立系统环境图,确定系统边界

    在这里插入图片描述
    其中:
    1数据流为:销售的商品,日销售额等3个输入流,3个输出流
    数据源为:营业员,经理,收款员
    数据潭为:经理,收款员
    2加工名为:要建立的系统名字立的系统名字

    继之:自顶向下,逐层分解
    A、按人或部门的功能要求,将加工“打碎”(将“父图”的每一加工按其功能分解为若干子加工),形成:
    在这里插入图片描述

    B、“分派”数据流(将“父图”的输入流和输出流“分派”到子加工),形成:
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    C、引入文件,使之形成一个有机整体一系统(在各加工之间建立合理的关系):
    在这里插入图片描述

    继续A、B、C:自顶向下,逐层分解。继续细化。

    ②建立数据字典

    在这里插入图片描述
    数据字典:
    1、数据流:
    销售的商品=商品名+商品编号+单价+数量+销售时间
    现金额=余额=日销售额=非负实数
    查询要求=[商品编号旧期]
    查询要求1=商品编号
    查询要求2=日期
    销售情况=商品名+商品编号+金额
    2、数据存贮:
    销售文件={销售的商品}
    3、数据项(数据流及数据存储的组成成分)
    给出所有数据项的数据结构类型定义

    ③给出加工小说明

    描述一个加工,一般遵循如下模版:
    加工编号:给出加工编号
    加工名:给出该加工的标识
    输入流:给出该加工的所有输入数据流输出流:给出该加工的所有输出数据流加工逻辑:采用结构化自然语言或判定表或判定树等工具,给出该加工输入数据和输出数据之间的关系

    注意:
    结构化分析方法是一种半形式化的规约方法,给出了一组特定的术语表和标准化的表达格式-数据流图,在表达上均必须遵循一些约定,即应以一种准确和一致方式使用之。

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  • 运行自己写的程序,程序运行...需要分析原因并找到解决方法. 首先可能原因是 (1)内存不够 (2)程序出错 1.内存不够 方法1是查看linux 系统日志. vi /var/log/messages 如果出现 kernel: Out of memory: Kill pro...

    运行自己写的程序,程序运行一段时间被killed,还以为是同事误操作执行了kill命令, 但是通知了同事注意下, 还是出现了程序被killed

    需要分析原因并找到解决方法.
    首先可能原因是
    (1)内存不够
    (2)程序出错

    1.内存不够

    未执行程序系统内存已经占用快70%

    当执行程序时: 内存已经爆满

    为了验证是不是因为系统kill, 只能将其他服务停掉 单独运行程序. 发现停掉其他服务内存在30% 当运行程序时内存飙到70% 

    总结: 当系统的内存已经不足,不杀死进程的话,就会导致系统的崩溃


    方法1是查看linux 系统日志.

    vi /var/log/messages

    如果出现 kernel: Out of memory: Kill process意味着整个系统的内存已经不足,如果不杀死进程的话,就会导致系统的崩溃.
    可是发现没有/var/log/messages文件,解决方法参考 https://blog.csdn.net/weixin_43064185/article/details/104692918

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  • 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。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...

    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,这样分析的结果才具有指导意义,而不会出现南辕北辙的情况。

    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


    很多人在做数据分析时,经常遇到这几个问题:不知从哪方面入手开展分析;分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整,而自己也说不出个所以然来。对这些问题常常感到困扰。

    数据分析方法论主要有以下几个作用:

    • 理顺分析思路,确保数据分析结构体系化。
    • 把问题分解成相关联的部分,并显示它们之间的关系。
    • 为后续数据分析的开展指引方向。
    • 确保分析结果的有效性生及正确性。

    如果没有数据分析方法论的指导,整个数据分析报告虽然各方面都涵盖到,但会给人感觉还缺点什么。其实就是报告主线不明,各部分的分析逻辑不清。

     

    常用的数据分析方法论


     

    【PEST  分析法】


    PEST分析法用于对宏观环境的分析。 宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时。由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对 政治(Political )、经济(Economic)、 技术(Technological)和 社会(Social)这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析,这种方法简称为 PEST  分析法。

    PEST  分析法

    政治环境:构成政治环境的关键指标有:政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、专利数量、国防开支水平、政府补贴水平、民众对政治的参与度等。

    社会环境:构成社会文化环境的关键指标有:人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活力式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

    技术环境:构成技术环境的关键指标有:新技木的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。

    经济环境:构成经济环境的关键指标有:GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

     

    【5W2H  分析法】


    5w2H 分析法是以五个 w 开头的英语单词和两个 H 开头的英语单词进行提问,从回答中发现解决问题的线索,即 何因 (Why) ) 、何事(What) 、何人(Who) 、何时(When) 、何地(Where ) 、如何做(How) 、何价(How much),这就构成了 5W2分析法的总框架。

    该方法简单、方便,易于理解和使用,富有启发意义,广泛用于企业营销、管理活动,对于决策和执行性的活动措施非常有帮助,也有助于弥补考虑问题的疏漏。其实对任何事情都可以从这七大方面去思考,对于不善分析句题的人,只要多练习即可上手,所以同样它也适用于指导建立数据分析框架。

    现在以用户购买行为分析为例,来学习 5W2H 分析法。

    5W2H 分析法

     

    【逻辑树分析法】


    逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是 将问题的所有了问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。

    把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。每想到一点,就给这个问题所在的树干加一个“树枝”,并标明这个“树枝”代表什么问题。

    逻辑树能保证解决问题的过程的完整性,它能将工作细分为便于操作的任务,确定各部分的优先顺序,明确地把责任落实到个人。

    逻辑树的使用必须遵循以下三个原则。

    • 要素化:把相同的问题总结归纳成要素。
    • 框架化:将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。
    • 关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不独立。

    在使用逻辑树的时候,尽量把涉及的问题或要素考虑周全。

    逻辑树分析法在利润分析中的应用

     

    【4P  营销理论】


    4P  营销理论产生于 20 世纪 60 年代的美国,它是随着营销组合理论的提出而出现的。营销组合实际上有几十个要素,这些要素可以概括为 4 类: 产品(Product) 、价格(Price) 、 渠道(Place ) 、促销(Promotion )。

    产品:从市场营销的角度来看,产品是指能够提供给市场,被入们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西,包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。

    价格:是指顾客购买产品时的价格,包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。

    渠道:是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。

    促销:是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费,以短期的行为(比如让利、买一送一,营销现场气氛等等)促成消费的增长,吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

    接下来,我们就用 4P 营销理论对公司业务运营的整体情况做分析。在大家, 实际工作中, 需要根据实际业务情况进行调整,灵活运月,切忌生搬硬套。只有深刻理解公司业务的同时才能较好地进行业务方面的数据分析,否则将脱离业务实际,得出无指导意义的结论,犹如纸上谈兵,甚至贻笑大方。

    4P 营销理论

     

    【用户行为理论】


    网站分析的发展已经较为成熟,有一套成熟的分析指标。比如 IP、PV、页面停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数、流失率、关键字搜索、转化率、登录率,等等。遇到这么多指标,所有的指标都要采用吗?什么指标该采用?什么指标又不该采用,各指标之间有何联系,哪个指标先分析?哪个指标后分析?

    这么多指标,对于我们来说下手还是懵的,所以需要我们梳理它们之间的逻辑关系,比如利用用户使用行为理论进行梳理。

    用户使用行为是指用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行动,用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程,然后试用,再决定是否继续消费使用,最后成为忠诚用户。

    现在我们可利用用户使用行为理论,梳理网站分析的各关键指标之间的逻辑关系,构建符合公司实际业务的网站分析指标体系:

    用户使用行为理论在网站分析中的应用

     

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    万次阅读 2018-12-26 18:02:11
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空空如也

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属于一般环境分析的方法