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  • 数据分析方法论和数据分析方法

    千次阅读 2019-05-17 08:29:32
    首先,数据分析方法论就如同国家的方针政策,指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析,就像是一个数据分析的前期规划,知道着后期数据分析工作的开展。 数据分析法则就是指具体的分析方法,例如...

    如何理解数据分析的方法论问题?

    首先,数据分析方法论就如同国家的方针政策,指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析,就像是一个数据分析的前期规划,知道着后期数据分析工作的开展。

    数据分析法则就是指具体的分析方法,例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等数据分析法,数据分析法则是从微观角度指导我们如何进行数据分析。

    那么,数据分析方法论的作用有什么呢?

    1、理顺分析思路,确保数据分析结构的体系化,思路是整个分析过程的前提。

    2、把问题分解成相关联的部分,并显示他们之间的关系

    3、为后续数据分析的开展指引方向

    4、确保分析结果的有效性和正确性

    如果么哦有数据分析方法论的指导,整个数据分析报告虽然个方面都涵盖到,但是会给人感觉缺点什么。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

    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的特点和经营需求,分析的具体内容会有差异,但是一般都是应对政治(P)、经济(E)、技术(T)、和社会(S)这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析 。这种方法就叫做PEST分析法。

    具体每一个方面的分析因素如下;(这里只是简单的,具体因素需要根据业务调整)

    2、5W2H分析法

    什么是5W2H分析法,简单来说就是why-what-who-when-where-how-how much

    具体示意如下:

     

     

     

    这种方法简单、方便、易于理解和使用,其实岁任何问题都可以用这七大方面去思考,这也同样适用于指导搭建数据分析框架。

    举个例子,最常见的用户购买行为的分析,以图形示例的形式展示如下:

    3、逻辑树分析法

    逻辑树是分析问题的常用工具之一,它是将问题的所有自问题分层罗列,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,并表明这个树枝代表什么问题,如下图:

     

     

     

    一个大的树枝上还可以有小的树枝,一次类推,找出与问题相关的所有项目。逻辑树的作用主要是帮助你清理自己的思路,避免进行重复和无关的考虑。

    逻辑树的使用必须遵循以下三个原则:

    要素化:把相同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,简单而不孤立。

    不过逻辑树分析法也有它的缺点,就是设计的相关问题可能有遗漏,虽然可以把涉及的问题总结归纳出来,但是还是难以避免存在考虑不周全的地方。所以使用逻辑树的时候,尽量把设计的问题或要素考虑周全。

    4、4P营销理论

    4P就是指: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,被人们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西,包括邮箱产品、服务、人员、组织、观念或者他们的组合。

    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。价格或价格决策关系到企业的利润、成本补偿,以及是否有利于产品销售、促销等问题。影响定价的主要因素有三个:需求、成本、竞争。最高价格取决于市场需求,最低价格取决于该产品的成本费用,在最高和最低价格的幅度内,企业能把这种产品价格定多高取决于竞争者的同种产品的价格。

    渠道:是指产品从生产企业流转到用户手上的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。

    采用4P营销理论对数据分析进行指导,需要对公司的整体运营情况有比较清晰的了解。

     

     

     

     

     

     

    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、回访率、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。但是我们该选用什么指标,各个指标之间有何联系,哪个指标先分析,哪个指标后分析?

    公司实际业务的网站分析指标体系,如下图:

    这个方法同样需要针对具体问题再具体分析,灵活运用,这里不再赘述了!

     

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  • 数据分析与数据分析方法论的区别

    千次阅读 2018-09-04 09:46:57
    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...

     

    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:

    数据分析与服装制作对比
      数据分析 服装制作
    方法论 5W2H 服装设计图
    工具 Excel、SPSS 等 剪刀、缝纫机、电熨斗等
    技术 交叉分析、回归分析、聚类分析、相关分析等 平面、立体裁剪等,合缝、包缝、骑缝等
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  • SPSS数据分析-交叉表分析

    千次阅读 2020-08-20 12:16:03
    交叉表(交叉列联表) 分析法是一种以表格的形式同时描述两个或多个变量的联合分布及其结果的统计分析方法,此表格反映了这些只有有限分类或取值的离散变量的联合分布。 当交叉表只涉及两个定类变量时,交叉表又叫做...

    交叉表(交叉列联表) 分析法是一种以表格的形式同时描述两个或多个变量的联合分布及其结果的统计分析方法,此表格反映了这些只有有限分类或取值的离散变量的联合分布。
    当交叉表只涉及两个定类变量时,交叉表又叫做相依表
    交叉列联表分析易于理解,便于解释,操作简单却可以解释比较复杂的现象,因而在市场调查中应用非常广泛。
    频数分布一次描述一个变量,交叉表可同时描述两个或更多变量
    交叉表法的起点是单变量数据,然后依研究目的将这些数据分成两个或多个细目。

    交叉表是一种行列交叉的分类汇总表格,行和列上至少各有一个分类变量,在行和列的交叉处可以对数据进行多种汇总计算,例如:求和、求平均值、计数等。
    在这里插入图片描述
    步骤:

    1. 单击分析,选择描述统计,然后选中描述交叉表模块,弹出交叉表的选项窗口
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      在【交叉表】中,将Q13婚姻状况 移至【行】框中,将Q2性别 移至【列】框中。
      在这里插入图片描述
      【单元格】按钮,弹出【交叉表:单元格显示】对话框。
      SPSS默认选中【实测】(即实际值),我们还可以勾选【百分比】下的【列】复选框,以显示百分比,行百分比和总计百分比可根据分析的需要进行选择。其他选择与描述性分析的关系不大,故在此不做选择。
      在这里插入图片描述
      单击【继续】,返回【交叉表】对话框,单击下方【确定】,输出结果如下图:
      在这里插入图片描述
      个案处理摘要:
      对个案进行汇总,显示有效个案数和数量与百分比。
      在这里插入图片描述
      从交叉表中我们可以看到,在四种婚姻状况中,“未婚单身”占比45.2%,所占比重最大;其次是“已婚已育”,占比27.5%,在此基础上增加性别角度,进一步查看数据的分布,在四种婚姻状况男、女的比例较为平衡。

    数据参照来源:《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》

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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。
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    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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空空如也

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交叉数据分析方法