盘点常用的数据分析方法

杰米粉2021-12-15 16:14

  数据分析的方法有很多,这里不能一一列举;没有最好的方法,只有最合适的。

  从数据分析方法论中也可以看出,数据分析的意义在于将混乱的数据转化为清晰可见的视图,从而做出准确的决策。在大数据时代,技术和分析哪个更重要一文也阐述了分析的重要性。

  七种数据分析方法。

  1.趋势分析。

  趋势分析是最简单、最基本、最常见的数据监控和数据分析方法。通常,我们在数据分析产品中建立数据指标的线图或柱图,然后继续观察,关注异常值。

  在这个过程中,我们应该选择第一个关键指标(OMTM,OneMetricthatmetter),而不是被虚荣指标(VanityMetrics)所迷惑。

  以社交APP为例,如果我们把下载量作为第一个关键指标,可能会偏离;因为用户下载APP并不意味着他使用了你的产品。在这种情况下,建议将DAU(DailyActiveUsers,日活跃用户)作为第一个关键指标,只有启动并执行某项操作的用户才能计算;这样的指标才有实际意义,运营商要关注这样的指标。

  2.多维分解。

  多维分解是指从业务需求出发,从多个维度拆分指标;这里的维度包括但不限于浏览器、访问源、操作系统、广告内容等。

  为什么需要多维拆解?有时候你看不到一个非常笼统或者最终的指标出了什么问题,但是拆分后会出现很多细节。

  例如,一个网站的跳出率为0.47.平均访问深度为4.39.平均访问时间为0.55分钟。如果你想提高用户的参与度,显然这些数据会让你无法开始;但是当你拆解这些指标时,你会发现很多想法。

  3.用户群。

  用户分组主要有两种方法:维度和行为组合。

  一是根据用户维度进行分组,如北京、上海、广州、杭州等地的用户;PC、平板、移动用户从用户登录平台进行分组。

  第二种是根据用户行为组合进行分组。例如,每周在社区签到3次的用户与每周在社区签到少于3次的用户之间的区别。我将在后面的保留分析中介绍这一点。

  4.用户仔细检查。

  正如前面提到的,用户行为数据也是一种数据,观察你产品中用户的行为路径是一种非常直观的分析方法。在用户群的基础上,一般选择3-5个用户进行详细检查,可以覆盖大部分用户的行为规律。

  绝大多数产品或多或少都有一些反人类的设计或BUG,通过用户的仔细检查可以很好地发现产品中的问题并及时解决。

  5.漏斗分析。

  漏斗分析是一套流程数据分析,能科学反映用户行为状态和从起点到终点用户转化率的重要分析模型。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析、APP用户行为分析的流量监控、产品目标转化等日常数据操作和数据分析。

  漏斗分析应注意两点:

  第一:不仅要看整体转化率,还要注意转化过程每一步的转化率;

  二是漏斗分析还需要多维拆解,拆解后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。

  6.保留分析。

  保留分析是一种用于分析用户参与/活动的分析模型。有多少人会在调查初始行为时进行后续行为。这是衡量产品对用户价值的重要方法。

  衡量保留率的常见指标有:次日保留率、7日保留率、30日保留率等。

  保留分析可以帮助回答以下问题:

  新客户在未来一段时间内是否完成了您期望用户完成的行为?如支付订单等;

  社交产品改进了新注册用户的指导流程,期待提高用户注册后的参与度。如何验证?

  想判断一个产品的变化是否有效,比如增加邀请朋友的功能,观察是否有人因为新功能而多使用产品几个月?

  7.A/B测试和A/A测试。

  A/B测试是为了实现一个目标,采用两套方案,一组用户采用A方案,一组用户采用B方案。通过实验观察两组方案的数据效果,判断两组方案的质量。在A/B测试中,谷歌不遗余力地尝试;对于搜索结果的显示,谷歌将制定各种不同的方案(包括文案标题、字体大小、颜色等),不断优化搜索结果中广告的点击率。

  这里需要注意的是,A/B测试前最好有A/A测试或类似的准备。什么是A/A测试?A/A测试是评估两个实验组是否处于同一水平,这样A/B测试才有意义。事实上,这与学校的控制变量法、实验组和对照组、双盲测试本质相同。

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盘点常用的数据分析方法

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