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数据分析方法——数据分析方法论概述

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。

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数据分析方法

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

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    数据分析方法论和数据分析方法的区别(数据分析理论)

    如何理解数据分析方法论问题? 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。

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    数据分析方法——因子分析

    接下来,我们给出一种称为因子分析方法,使用更多的参数来分析特征间的关系,并且不需要计算一个完整的 ? 。 因子分析(factor analysis)是一种数据简化的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本结构,并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。 4.求解方法不同 求解主成分的方法:从协方差阵出发(协方差阵已知),从相关阵出发(相关阵R已知),采用的方法只有主成分法。 (实际研究中,总体协方差阵与相关阵是未知的,必须通过样本数据来估计) 注意事项:由协方差阵出发与由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时,要恰当的选取某一种方法;一般当变量单位相同或者变量在同一数量等级的情况下 一般情况下主成分用于探索性分析,很少单独使用,用主成分来分析数据,可以让我们对数据有一个大致的了解。

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    数据分析方法入门

    | 导语   2019年底开始我开始接触数据分析,从初期的数据分析小白,到现在慢慢入门有些经验,想把我这里学到的数据分析方法以最简单的方式解释给和当时的我一样小白的同学们,以下内容将分为【数据分析的意义 】【基础指标体系搭建】【数据分析方法】三大模块进行介绍 ? 数据分析的意义 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 我们在使用新增/活跃/留存率/收益搭建了基础的产品需要关注的日常监控指标后,如果数据监控中发现问题又该如何解决呢?那么接下来我们看看数据分析方法? 总结 【数据分析的意义】 数据分析是客观直接的衡量产品策略/运营活动等行为是否成功的重要指标 【产品基础指标体系搭建】 新增 日活/月活 留存 付费(有涉及相关的APP) 【数据分析方法】 一、基于用户

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    数据分析】游戏 数据分析的维度、方法

    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

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    数据实用数据分析方法

    机会和挑战来概括企业内外部研究结果的一种方法。 image.png 5、战略钟 “战略钟”是分析企业竞争战略选择的一种工具,这种模型为企业的管理人员和咨询顾问提供了思考竞争战略和取得竞争优势的方法。 13、基于用户生命周期的数据分析体系 image.png 基于用户生命周期的数据分析体系 与用户生命周期各阶段对应的关键指标: image.png 14、ABC分析 ABC分类法(Activity image.png image.png 15、RFM分析 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个要素:R(Recency)、F(Frequency)、M(Monetary …… 16、麦肯锡七步分析法 麦肯锡七步分析法又称“七步分析法”是麦肯锡公司根据他们做过的大量案例,总结出的一套对商业机遇的分析方法

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    数据分析方法——逻辑树分析

    前言 逻辑树分析法,又称为麦肯锡逻辑树,其最大的优势在于,将繁杂的数据工作细分为多个关系密切的部分,不断地分解问题,帮助人们在纷繁复杂的现象中找出关键点,推动问题的解决。 一 逻辑树分析法简介 逻辑树又被称为问题树、演绎树或分解树等,是麦肯锡公司提出的分析问题、解决问题的重要方法。 超过3层的,一般来说需要从中间断开,单独分析分析1 :分析公司利润同比大幅下降的原因(拆解到2层分支) ? 2)解决问题——怎么做 通过常规的数据分析我们实际上能够比较轻松地总结出利润下滑的原因。 可以看到,逻辑树分析法是把复杂的问题分层拆分,变成一个个具体而直接的问题再来分析,从而找到解决问题的方法。掌握逻辑树分析法,运用缜密的逻辑思维势必能够在各个方面对我们都有极大的帮助。 这其实忽视了面试官考察的目的,他不是要你一个确定的数字,而是想看到你面对问题的分析思路。所以,你需要把自己的思路说出来,而不是一上来凭感觉胡说八道的人。 回答费米问题时,就可以用逻辑树分析方法

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    数据分析思维和方法:用户画像分析

    无论是产品策划还是产品运营, 前者是如何去策划一个好的功能, 去获得用户最大的可见的价值以及隐形的价值, 必须的价值以及增值的价值, 那么了解用户, 去做用户画像分析, 会成为数据分析去帮助产品做做更好的产品设计重要的一个环节 因为当我们知道我们的群体的是什么样的一群人的时候, 潜在的用户也是这样的类似的一群人, 这样才可以做最精准的拉新, 提高我们的ROI 在真正的工作中, 用户画像分析是一个重要的数据分析手段去帮助产品功能迭代 风控检测 这个主要是金融或者银行业设计的比较多, 因为经常遇到的一个问题就是银行怎么决定要不要给一个申请贷款的人给他去放贷 经常的解决方法就是搭建一个风控预测模型, 去预约这个人是否会不还贷款,同样的 数据分析 在做描述性的数据分析的时候, 经常需要画像的数据, 比如描述抖音的美食博主是怎么样的一群人, 他们的观看的情况, 他们的关注其他博主的情况等等 简单来说就是去做用户刻画的时候, 用户画像可以帮助数据分析刻画用户更加清晰 数据层: 首先 是数据层, 用户画像的基础是首先要去获取完整的数据, 互联网的数据主要是 利用打点, 也就是大家说的数据埋点上报上来的, 整个过程就是 数据分析师会根据业务需要提数据上报的需求,然后由开发完成

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    数据思维|总结常用的数据分析思维和分析方法

    掌握常用的数据分析方法论是培养数据分析思维的基础,俗话说“工欲善其事,必先利其器”,而数据分析方法论就是数据分析是最强大的武器之一。 这一节会围绕数据分析常用分析方法展开,概括性地介绍数据分析师在日常工作中较为常用的数据分析方法论。 ? 01 ? 图1 三大分析思维概括 没有对比就没有明确的数据结论,对比分析可以衡量数据整体大小,数据波动以及数据变化趋势,所以说对比分析是得出数据结论最简单有效的方法。 A/B测试是一类较为特殊的对比分析方法,该方法数据分析师常用的线上试验的方法,是探究变量间因果关系最行之有效的方法。 在变量关系探索的过程中,相关性分析师较为常用的分析方法,但是变量之间存在相关性并不代表它们之间拥有因果性,所以必要时候因果推断也是数据分析师必会的分析方法

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    数据分析法、数据分析方法论总结

    数据分析方法论 1、5W2H分析法 2、PEST分析法 3、逻辑树分析法 4、4P营销理论 5、用户使用行为理论 6、波特五力 7、SWOT分析 8、内外因素评价矩阵 数据分析法 ---- 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,它就像一个数据分析前期的规划,指导着后期数据分析工作的开展。 数据分析法则是指具体的分析方法,如常见的对比分析、交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析数据分析法。数据分析法主要从微观角度指导如何进行数据分析。 、SEMMA、聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析、用户模型、留存分析、分组分析、矩阵分析、关联分析、多维度拆解分析方法、杜邦分析方法、AARRR漏斗分析方法、层次分析法(AHP)

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    数据分析方法——常用的数据分析指标和术语

    在进行数据分析时,我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析,因为那毫无意义。 通常,需要对数据先做一些聚合运算,比如求和、求平均值、计数等,也就是会用到一些分析指标和术语,这些指标和术语可以帮助我们打开思路,从多种角度对数据进行深度解读。 平均数是数据分析中最常用的聚合计算之一,在大部分数据分析中都有它的身影,不过也常常会误导人得出错误的结论。 12、几何平均数 在分析产品合格率、银行利率、平均发展速度等问题时,数据之间的关系不是加减关系,而是乘除关系,应运用几何平均数分析。 将数据集合中的n个数据连乘积的n次方根称为几何平均数。 几何平均数也是基础数据分析中一个常用的指标,尤其是在进行一些费米问题的估算时,往往比使用算数平均值更合理。 12、其他 除了以上说的指标,常用的指标还有最大最小值、方差、标准差、协方差等。

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    【大数据分析】大数据分析方法 及 相关工具

    要知道,大数据已不再是数据大,最重要的现实就是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据,这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以,大数据分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 基于此,大数据分析方法理论有哪些呢? ? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities (预测性分析能力) 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,笔者总结了一个基本的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。

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    数据思索与应用:数据分析方法

    一、数据思索和应用一 :什么是数据 二、数据思索与应用:数据分析的目的和思路 数据思索与应用:数据分析方法 本文主要分享一些常见但数据分析方法,微大家在面对数据分析一筹莫展但时候有可以提供一些另类的思路 ,我们先回顾下之前文章 什么是数据: 什么是数据呢 就是在所有行为留下但记录就是数据, 怎么理解数据呢 那还是要你去深入思考数据但含义以及他背后的故事 数据分析的思路: 从总到分,抽丝剥茧的寻找问题的根源 ,对定义进行量化来衡量行为,对数据进行可视化,常规化管理 为了实现实现上面对逻辑我们讲讲一些基本对方法。 对比也是识别事物的基本方法。 那么数据分析在这里需要做的是什么呢 1、把逻辑数据化,所有的 逻辑和思路都需要数字化才方标后面都对比和对标。 2、那现有都数据化都结果和之前都结果做对比。

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    数据分析-非参数秩方法

    分组设计下多种处理方法的比较 Friedman检验 非参数秩方法,即不假定总体分布的具体形式,从数据本身获得所需信息,适用范围广,但忽略了分布类型,针对性差。 本文主要参考《数据分析》范金城,梅长林主编. -2版. ,每组40人,其中一组接受一般的心理咨询,另一组接受特殊的心理咨询,试验结束后,将每个人的心理调整效果做仔细评估,并分为好、较好、较差和差四档,数据如表2.23所示. 解: 将数据排序后得到秩,A:1 2 5 9 10;B:3 3 5 7 8 11 12 图片 图片 (插播反爬信息 )博主CSDN地址:https://wzlodq.blog.csdn.net / 成对分组设计下两种处理方法的比较 成对分组把数据分为若干组,每个组中的差异都很小,称为齐性组。

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    数据分析方法论(干货)

    导读:数据分析逐步成为很多职业的必备技能,也成为大家求职过程中的加分项。随着数据分析方法体系的逐步完善,学习数据分析门槛也逐步降低,本篇就从分析框架角度,带大家揭开数据分析的面纱。 1分析类别 数据分析主要分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和指导性分析四个类别。 诊断性分析 根据业务逻辑,确定引起最终结果的原因,解决为什么发生的问题。 预测性分析 根据数据挖掘等方法,预测用户行为、业务发展趋势等,解决将来会怎么样的问题。 发现和澄清 通过数据表现,明确某一特定时间段内的基本情况、变化趋势、波动异常等。如:通过计算环比,发现业务发现变化情况。 分析和拆解 根据业务逻辑,对某一现象的发生进行深入分析定位,明确关键原因。 下图对不同分析步骤使用的分析类别及具体方法进行了罗列,快快保存下载吧~

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    数据分析方法之矩阵思维

    今天介绍的是道法术器中的一套思维方法 -- 矩阵思维(又叫象限思维,以下统称矩阵思维)。 所谓法,有点类似武侠小说中的内功,是需要后天的不断习得才能内化成力。 简单的说,这是个非常容易学又实用的思维方法!当你想快速的把无序的事情变得有序,可以使用矩阵思维;当你想对众多产品分而治之时,可以使用矩阵思维;当你面对繁杂的问题不知如何是好时,可以使用矩阵思维! 通过寻找两个核心维度(也有可能是量化的指标),通过一横一竖组成一个分类模型,再抽象点就成就了一套思维方法。       听上去是否有点抽象呢? RFM模型:RFM模型是被数据分析人员用烂的一个模型,主要应用于客户管理场景。 、用户需求分析等场景,矩阵思维都派的上用场。

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    你会用哪些数据分析方法

    有同学问:陈老师,每次被面试都被问“你使用过哪些数据分析方法”。结果都感觉答不上来。到底数据分析有什么方法?为啥我在做数据分析,却感觉没什么方法?今天系统解答一下。 首先,并不是名字带“分析”俩字的,就是数据分析方法。有很多XX分析,是统计学、运筹学、数学的专业工具,并不直接指向业务问题的答案。 当人们在问:“有什么分析方法”的时候,更多期望听到一个能给出结论的方法。 所以想回答好这个问题,要回到:数据分析到底解决哪些业务问题上去。 建立数据指标体系,则需要梳理清楚数据指标之间的逻辑。数据指标间有两种基本的逻辑:串行逻辑和并行逻辑,因此衍生出两种基本的分析方法:漏斗分析法&指标拆解法。 想做好分配,得先把前边几步分析做完,对每个业务线基础能力有充分认识,才好下判断。这里,线性规划的方法,可以用来做支持。 六、为什么感觉没用上方法? 综上可见,数据分析方法是非常多的。

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