大咖说.jpg 1.1 为什么说可视化本身就是分析方法 数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。...数据的图形化本身就是分析，通过图形化展示给我们一种概念，一种比较结果，一种特征，告诉我们发生了什么，从而对数据分析的结论更加清晰明了。...3．时间轴Timeline 所谓时间轴的方法就是将分析对象放到时间轴上并在每个事件节点、重要时刻等形成一个历史的纪实性统计描述。 通过用户在时间轴上重要节点的梳理，可以更加充分地了解用户。...4．联结Connecting 联结也是一个强大的数据分析方法，通过数据间的关联，可以把用户的数据关联组合在一起，衍生出新的想法。...以上是大数据集下常用的数据可视化的方法，每一类方法都有很多种可视化的表达方式，根据个人喜好或者审美的不同，设计出来的可视化方法也会有所差异。这些是基本的大数据集的展示方法，比较容易理解。
1 单指标分析方法 顾名思义，用单个数据指标进行数据分析 适应场景：接触新任务，不了解数据情况，不了解业务形态 优先看KPI指标（收入/成本等）关键指标，再看细节 1.1 周期性分析法 收入的产生，...1.2 结构分析法 结构分析法：通过观察内部结构，来分析指标走势的方法。...在数据差异非常大的时候，可以利用平均数倍数分层。...2 多指标分析方法 使用多指标分析法，可以综合收入与成本两个指标，评价业务，并了解收入/成本是怎么产生的，给出业务建议。...，从而发现流程问题的方法。
3 综合型分析方法 3.1 相关性分析法 相关性分析法：寻找指标之间关系的方法。 指标之间有两种关系：直接相关、间接相关 3.1.1 直接相关 直接相关关系是不言而喻的，不用分析。...3.2标签分析法 标签分析法：通过打标签的方式，将很难用数据指标描述的问题具体化，之后基于标签进行分析，解答问题的方法。 有时候，我们想了解的事务不能用指标来表达时，可用标签分析法。...4 如何使用九大方法 做数据分析时，要做到能说出来： 1.我负责的业务，收入指标是…，成本是…； 2.我负责的业务，收入规律是…，哪些动作能影响收入； 3.收入的内部结构是…，最近半年这个结果稳定.../变化； 4.可以用xx方法进行拆解，其中业务最关心的点是…； 熟练掌握分析方法，就是要做到： 1.当前，业务面临的问题是…； 2.这个问题，有x个假设，依次顺序是…； 3.数据上，能马上证明的是...…，尚不能证明的是…’ 掌握了九大分析方法以后，看数据的积累量： 1.积累了固定的分析维度：业务分析模型； 2.针对预测、分类问题，积累足够特征：算法模型； 3.针对抽样检验问题：统计学检验；
今天继续分享九大数据分析方法系列。上一篇说到，当我们要分析的问题，受到太多因素的影响的时候，经常会不知道从哪里下手。...由大到小，逐步剥洋葱。 比如刮风、下雨、大雷三件事，刮风除非是台风天，否则很少能影响到人们出行。大雷往往和下雨相伴，干打雷不下雨情况很少。...四、MECE法综合运用 上边只是个简单的例子，实际上，作为分析问题的基本原则，MECE法是一种基础的分析方法。...不过这些测试类方法，并不是直接从数据中解读出含义，而是先设计实验再看结果，因此没有和九大分析方法归为一类，小伙伴们还想看的话，下一部分来更新《8个故事，看懂数据测试》敬请期待哦。 作者：小熊妹。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。...它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。...该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。...同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。...第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。
今天继续更新九大数据分析方法系列。在工作中，我们经常会问： 下雨和业绩下降有多大关系？ 销售上涨和新品上市有多大关系？ 营销投入与业绩产出有多大关系？...这些问题，都有一个基础分析方法有关：相关分析法。 一、什么叫“相关” 简单来说，相关就是两个事件之间有关系。...二、什么是“相关分析” 相关分析，特指：找到两个数据指标之间的相关关系。 比如一个APP里，用户反复浏览一款商品，所以他会买吗？...五、相关分析的不足之处 世界上没有完美的分析方法，相关分析有两大不足之处。 不足一：相关不等于因果。 两个指标相关关系，本质上只是一条数据公式计算出来的结果，至于两个指标为啥相关？...想分析这种非量化特征与指标之间的关系，需要用到另一种分析方法：标签分析法。以后再分享哦。
今天继续跟大家分享：分层分析法。这个方法也非常简单实用，即可以弥补矩阵分析法的缺陷，又是用户分群，商品ABC分析的基础，很实用哦。 一、为什么要做分层 分层分析，是为了应对平均值失效的场景。...除此以外，还有一些简单有效的判断方法，比如著名的“二八原则”。...有很多讲数据分析的文章会提到分层分析，比如应用于商品的，叫ABC分类，应用于用户的，叫用户分层，应用于业务的，叫二八法则。本质都是一回事。...四、分层分析的不足之处 每种方法都不是万能的，分层分析的缺点，在于：只考虑一个分层指标。虽然简单，但是片面，不能全面说明问题。...数据分析的方法有很多，一口吃不成个胖子，小熊妹会从一个指标到两个指标、三个指标、N个指标，逐步为大家展示，敬请期待哦。 作者：小熊妹。数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法，漏斗分析法是一种基础的，处理多个指标分析问题的方法，有很多应用场景。 一、为什么叫“漏斗” 漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。...很多人误以为漏斗分析法是互联网专用方法，其实是因为传统企业的流程很少有数据记录而已。...漏斗分析法不解决这种中间加入的问题，需要另一个方法：用户行为地图来解决。 有了以上三个保证，就能正确的统计出漏斗数据了。...总之，种种问题，不是单靠漏斗分析能回答清楚的。所以，世界上没有完美的分析方法，每种方法都有自己的适用范围，小伙伴们在做分析的时候，一定要选择合适的方法哦。 作者：小熊妹。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
今天继续跟小伙伴们分享九大数据分析方法系列——结构分析法。结构分析法是一种很简单的方法，也是数据分析是否入门的重要标志。一般没入门的人，对分析方法的掌握就到此为止了。...知道结构，能更容易解读出整体数据变化背后的原因。...甚至有人直接宣布：数据分析就是拆解……好吧，这是很错误的。 四、结构分析法的不足 结构分析法是一种：知其然，不知其所以然的方法。只适用于发现问题，不能解答问题。...单靠结构分析法就解答不了了。 从本质上看，结构分析法只是用一个或几个分类维度，对一个指标做拆解和分类对比。因此是种很初级的方法。比如矩阵分析法，就能利用两个指标做分析，又比结构分析法更进了一步。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
今天继续介绍九大数据分析方法系列。上一篇我们提到，如果想找两个指标之间相关关系，可以用相关分析法。但很多时候，我们想找的关系，不能用指标来表达。 比如： 是不是社区店比步行街店，生意更好？...社区店/私域流量/刮风下雨，很难用一个数据指标来衡量。但这些因素，又确实会对企业经营产生影响，该怎么分析呢？这就需要采用：标签分析法 一、什么是标签 标签是有明确含义的，概括性的描述。...那么怎么分析呢？按照五步法，可以针对该省份门店，做分析如下图： 那么可以得出结论：下雨对业绩影响不大，这就做完了。 但这和大家的直观感受非常不一样！明明感觉是下雨了业绩就少，为啥数据不一样呢？...CBD店店租成本很高，可能一间店顶2间社区店（开店成本） CBD店都是直营店，人员素质可能更高（人员素质） CBD店面积大，所以上的商品更全（商品数量） …… 当我们试图深入分析一个事情，就会发现，太多标签叠加在一起...因此单靠一两个标签的简单对比，是无法分析清楚的，这时候需要先建立分析逻辑，再做分析。这就需要用到MECE方法。下一篇再分享哦。喜欢的话，记得转发+点赞+在看三连，支持一下小熊妹哦。
1.基于历史的MBR分析 基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较...7.OLAP分析 严格说起来，OLAP(On-Line Analytic Processing;OLAP)分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵...这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。 8.神经网络 神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。...10.逻辑回归分析 当判别分析中群体不符合正态分布假设时，逻辑回归分析是一个很好的替代方法。逻辑回归分析并非预测事件(event)是否发生，而是预测该事件的机率。...文章来源：36大数据
今天继续跟大家分享：九大数据分析方法系列。之前已经分享过： 周期性分析法 结构分析法 矩阵分析法 点击可进行阅读哦~ 这三种方法，都是只对一、两个指标进行分析。...再完成注册 此时，广告页、落地页、注册页的指标相互关联，用户要一步步走 两种关系对比如下图 当我们遇到一堆指标的时候，一定要先分清这些指标之间的关系，之后再下手，因为这两大类关系，对应的是两种完全不同的分析方法...如果没有，那拆了也白拆（如下图） 第三步：确认子指标有数据采集。这一步也能重要，因为指标的背后是数据采集，如果没有数据采集，就只能用粗线条的拆解（如下图） 第四步：列出拆解公式，进行数据对比。...比如零售行业最喜欢讲的：人货场模型，其实就是把销售收入，按用户、员工（人）商品（货）渠道（场）进行拆解，从而分析业绩好的原因是什么。这些方法，在介绍完九大基本方法以后，会一一介绍给小伙伴们哦。...总之，指标拆解法是一种基本方法，多在业务场景运用，能产生很多价值哦，小伙伴们可以在工作中自行训练，看看能发现新的分析模型不。
当你交给公司领导一份数据分析报告时，领导会问你的数据分析方法论是什么，如果你的方法论不正确或不合理，那么你的分析报告将没有价值可言，那么事实情况是不是这样呢？我们得从数据分析方法论的概念说起。...一、什么是数据分析方法论 我们把一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，它是对一个数据分析项目的整体工作起到指导作用的思路模型。...二、数据分析方法论与数据分析方法的区别 数据分析方法论主要从宏观角度指导我们怎样进行数据分析，更像一个规划图或者说施工图，告诉我们项目整体的框架、从哪几个方面进行数据分析、各方面包含什么内容和指标，先分析什么...而数据分析方法是指对具体的信息和数据进行怎样的处理，采用什么样的分析方法，它是整个数据分析项目中的一个较为关键的环节，是从微观角度指导我们怎样进行数据分析。...数据分析方法论就好比建筑施工图，为我们数据分析指引方向，数据分析方法好比建筑施工技术，它为我们完成数据分析提供技术保障与支持。
数据分析 数字和趋势 看数字图片直观感受到走势 维度分解 单一数字或趋势过于宏观，需要按维度拆解 当发现异常流量时，可以按地区拆解，访问来源拆解，设备浏览器维度等，访问来源等 用户分群 针对符合某特征行为的用户...每一步转化率多少 哪一步流失最多，流失用户符合哪些特征 行为轨迹 关注用户行为轨迹，为了真实的了解用户的行为，数据指标往往是真实情况的抽象，如果只看UV，PV，断然无法全面了解用户是如何使用产品的，通过大数据手段...，还原用户的行为轨迹，有助于团队关注用户的真实体验，可以看出产品和运营的问题，比如是不是产品不匹配 留存分析 人口红利逐渐消退的时代，留住一个老用户的成本远远低于获取一个新用户， 每一个产品，服务都应该重点关注用户的留存...算法对结果的影响，产品上线过程经常需要使用A/B测试来看两种效果如何，市场和运营可以通过A/B测试来完成不同渠道，内容，广告创意的效果 数学建模 商业目标和用户行为，画像等信息有关联性时，需要用到数学建模，数据挖掘手段进行建模
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。...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。...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。
最常用的四大数据分析方法 数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法分别是： 描述型分析、诊断型分析、指令型分析和预测型分析 描述型分析 描述型分析：发生了什么？这是最常见的分析方法。...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，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。...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地分析数据，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，以便更好的分析数据。 指令型分析 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。
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 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？...这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系，也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系；既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直线相关关系...简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。...聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。
导读：数据分析师需要哪些“专业技能”？如果有人建议你去学习R语言、tableau、PowerBI，那么我建议你不如先从最基础也是最核心的数据分析方法学起。...本文主要讲解日常数据分析中，最常用的三大数据分析方法。内容虽然简单，但是其中充满了大量的细节方面的实用技巧。 作者：刘振华 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） ?...如表3-5所示，假设我们要分析“某品牌天猫、京东、唯品会三大渠道”的“上衣、下衣、连衣裙和其他”在“Q1～Q4季度”的销售趋势和表现。常规的分析方法是，按照表1的表格结构，将各种数据有层次地展现出来。...▲图3-3 利用“人—货—场”细分方法初步分析竞品店铺 3. 杜邦分析法 细分分析方法中，还有一种知名的分析方法，叫“杜邦分析法”。在电商数据分析中，杜邦分析也是常被使用的分析方法之一。...同时，转化分析还可用于店铺微观方面的“转化”洞察。譬如在某一次店铺举行大促活动时，我们需要分析大促期间“活动二级页”的流量转化效果如何。此时，我们便可以参照如图3-6所示的漏斗模型。 ?
1.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等...）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 1.1.1.1.1用户数量 ?...（活动参与人数、活动完成人数、奖励产量、意外预警） 商城统计（销售统计工具，销量排行） 1.1.1.2.2ACG游戏 职业等级分布 资源使用统计 排名统计（增加荣誉感） 1.1.2常规数据分析方法...[每个活跃用户每天在线时长、每个活跃用户ARPU] 1.2专题数据挖掘（更深入了解游戏用户的行为）基于目前游戏行业快速增长的行业背景，游戏市场远远没有达到饱和状态。...1.3用户调研（设计问卷、开展调研）用户调研其实在游戏数据分析工作处在一个边缘的位置，很多玩家不清楚自己想要什么，所以某种程度上我们来做这种调研工作往往会得到错误的玩家信号，所以很少会用调研手段来分析玩家
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
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