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如何分析數據變化趨勢

發布時間:2024-07-10 05:43:00

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數據分析如何看趨勢,看分布,看對比

數據分析體系可分為數據整理、數據分析、數據呈現。數據整理包含對源數據的獲取、篩選、清洗、整理和統計,數據整理是對源數據的初加工,是數據分析工作的前置。數據分析是運用數據分析的工具,根據自己的目的,對數據進行深層次的挖掘和分析,找出內在的聯系和變化;數據呈現是對分析的結果進行呈現,大部分是通過專業圖表來展示,是數據分析報告的重要組成部分,也即是數據分析的終極形式。對很多公司來說,數據整理不是難事,難就難在業務數據如何解讀?如何呈現才能說明問題?從中能發現什麼業務問題?有沒有改善的機會?
其實,以上的業務問題,可以轉換為從三個方面去分析。首先數據整理後,需要三看:看趨勢,看分布,看對比。

看趨勢,即是看目標數據的時間走向趨勢,是波動大還是較平緩?哪個階段變化較大?異常點落在哪個時間段?看趨勢的目的是把握整體的走向。可選工具有:趨勢圖、多列堆積柱形圖;

其次,看分布。目標數據段整體分布是發散的還是集中的?集中在哪個頻率段?中位數集中在哪個區間段?佔80%的數據集中在什麼數據區間段?看分布的目的就是了解業務數據是否穩定,以及數據的集中度。可選工具有:直方圖、箱線圖、正態分布、點圖、柏拉圖。

最後,看對比。更多時候,環比和同比看不出什麼問題,更不能說明問題,尤其是環比和同比結果相差不大的時候。這時候,可以與上月對比看看,穩定性如何?集中度有變化嗎?變數之間有關系嗎?相關關系是多大?可選工具有:堆積柱形圖、方差分析、相關分析、回歸分析等。

看趨勢、看分布、看對比,就是數據分析的三板斧。需要注意的是,數據就是數據,問題還是要通過具體的業務措施去解決,數據分析只是告訴你,出問題的地方在哪裡,要從哪些方面去改善。因此,數據分析三板斧的解讀結果,只是提供解決問題的方向,並不能代替具體的業務解決方案。

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Ⅳ 常用的數據分析方法有哪些


常見的數據分析方法有哪些?
1.趨勢分析
當有大量數據時,我們希望更快,更方便地從數據中查找數據信息,這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標,例如點擊率,GMV和活躍用戶數。通常,只製作一個簡單的數據趨勢圖,但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化,無論是周期性的,是否存在拐點以及分析背後的原因,還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率,有環比,同比和固定基數比。例如,2017年4月的GDP比3月增加了多少,這是環比關系,該環比關系反映了近期趨勢的變化,但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響,引入了同比數據,例如:2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少,這是同比數據。更好地理解固定基準比率,即固定某個基準點,例如,以2017年1月的數據為基準點,固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度:水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較,以了解我們是否已完成目標;與上個月相比,要了解我們環比的增長情況。
縱向對比:簡單來說,就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據?您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000,則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000,則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據,每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分,則可以將其劃分為兩個維度和四個象限,每個人都有自己的象限。一般來說,智商保證一個人的下限,情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子,在實際工作中使用過:通常,p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限,然後選擇一個固定的時間點,比較每個渠道的流量成本效果,則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道,繼續增加引入高質量和低數量的通道,低質量和低數量的通過,低質量和高數量的嘗試策略和要求,例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向,則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據,並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時,通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度,以探究數據更改的原因。

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Ⅵ 做數據分析時的常用方法有哪些

數據分析的三個常用方法有數據趨勢分析、數據對比分析及數據細分分析。


1、數據趨勢分析


趨勢分析一般而言,適用於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,並不算是趨勢分析,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。


2、數據對比分析


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。


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

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