產品數據分析常用的4種方法

2020-12-13 千家智客

導讀

同樣的數據不同的數據分析師解讀出來的結論可能是不一樣的,甚至是完全相反的,但結論本身沒有對錯,所以從客觀的數據到主觀的人,需要有一些科學的分析方法作為橋梁,幫助數據的信息更好、更全面、更快的傳遞。

  同樣的數據不同的數據分析師解讀出來的結論可能是不一樣的,甚至是完全相反的,但結論本身沒有對錯,所以從客觀的數據到主觀的人,需要有一些科學的分析方法作為橋梁,幫助數據的信息更好、更全面、更快的傳遞。那麼,針對產品,常用的數據分析方法有哪些呢?今天我們通過中琛魔方大數據與大家一起來探討一下!

 

  產品數據分析方法

 

  一、趨勢分析

 

  趨勢分析一般用於核心指標的長期跟蹤,比如:點擊率、GMV、活躍用戶數。一般做成簡單的數據趨勢圖,但光製作成數據趨勢圖還不算分析,還需要觀察數據上有哪些趨勢上的變化,有沒有周期性,有沒有拐點,並分析背後的原因,無論是內部原因還是外部原因。

 

  趨勢分析最好的產出是比值。有環比、同比、定基比。比如2017年4月份比3月份GDP增長了多少,這就是環比,環比體現了最近變化的趨勢,但有季節性的影響。為了消除季節性的影響,推出了同比,比如:2017年4月份比2016年的4月份GDP增長了多少,這就是同比。定基比就更好理解,就是固定某個基點,比如將2017年1月份的數據作為基點,定基比則為2017年5月份的數據和2017年1月份的數據做對比。

 

  二、對比分析

 

  橫向對比:橫向對比就是跟自己比。最常見的數據指標就是需要跟目標值比,來回答我們有沒有完成目標;跟我們上個月比,來回答我們環北增長了多少。

 

  縱向對比:簡單來說就是跟他人比。我們要跟競爭對手比,來回答我們在市場中的份額和地位是怎樣的。

 

  常見的對比應用有A/B test,A/B test的關鍵就是保證兩組中只有一個單一變量,其他條件保持一致。比如測試首頁的改版效果,就需要保證來源渠道一樣,用戶質量一樣,上線時間保持相同,這樣測試出來的數據才有意義。

 

  三、象限分析

 

  依據數據的不同,將各個比較主體劃分到4個象限中。

 

  一般p2p產品註冊用戶都是有第三方渠道引流的,如果按照流量來源的質量和數量可以劃分四個象限,然後選取一個固定時間點,比較各個渠道的流量性價比,質量可以用留存的總額這個維度作標準。對於高質量高數量的渠道繼續保持,對於高質量低數量的渠道擴大引入數量,低質量低數量pass,低質量高數量嘗試一下投放的策略和要求,這樣的象限分析可以讓我們在對比分析的時候得到一個非常直觀和快捷的結果。

 

  四、交叉分析

 

  對比分析既有橫向對比,又有縱向對比。如果既想橫向對比,又想縱向對比,就有了交叉分析法。交叉分析法就是對數據從多個維度進行交叉展現,進行多角度的結合分析。

 

  交叉分析的主要作用就是從多個維度細分數據,從中發現最為相關的維度來探索數據變化的原因。

 

  常見的維度有:

 

  分時:不同時間段數據是否有變化。

 

  分渠道:不同流量來源數據是否有變化。

 

  分用戶:新註冊用戶和老用戶相比是否有差異,高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。

 

  分地區:不同地區的數據是否有變化。

 

  交叉分析法是一個從粗到細的過程,也可以叫做細分分析法。

 

  產品數據分析常用的4種方法.趨勢、對比、象限、交叉包含了數據分析最基礎的部分。無論是數據核實、還是數據分析,找趨勢、做對比、劃象限、做細分,數據才能起到應有的作用。希望通過上面中琛魔方大數據分析平臺(www.zcmorefun.com)的分享,可以幫助數據分析師更好的做好數據分析。


相關焦點

  • 數據分析的幾種常用方法概覽
    數據分析常用方法概覽(之一)對數據進行分析的方法很多,常用的有對比分析法、分組分析法、結構分析法、交叉分析法、漏鬥圖分析法、矩陣分析法、綜合評價分析法、5W1H分析法、相關分析法、回歸分析法、 聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法
  • 五種常用大數據分析方法
    標準對比:  業務數據通常會設定目標計劃,標準對比可以通過目前數據與設定的目標計劃之間的對比,了解目前發展進程,完成進度等,了解差距後可以及時調整策略。  用戶分析法  用戶分析是網際網路運營的核心,常用的分析方法包括:活躍分析,留存分析,用戶分群,用戶畫像等。
  • 9種常用數據分析方法
    數據分析是從數據中提取有價值信息的過程,過程中需要對數據進行各種處理和歸類,只有掌握了正確的數據分類方法和數據處理模式,才能起到事半功倍的效果,以下是數據分析員必備的9種數據分析思維模式:數據聚類是對於靜態數據分析的一門技術,在許多領域受到廣泛應用,包括機器學習,數據挖掘,模式識別,圖像分析以及生物信息。4. 相似匹配相似匹配是通過一定的方法,來計算兩個數據的相似程度,相似程度通常會用一個是百分比來衡量。
  • SEM優化常用的幾種數據分析方法
    這裡分享一則常用的分析思路,例如:為何分析→需要什麼數據→搜集整理這些數據→得到具有參考意義的思路SEM數據分析的常用方法,主要四種:一、趨勢分析法這是一種體現出整體趨勢的簡略分析法,趨勢分析法的別名又叫比較分析方法,或水平分析方法,通過對同一個指標或比率的連續定基對比或環比對比,得出變動方向、數額和幅度,以便進一步展示出整體趨勢。
  • SEM常用的4種數據分析方法,你用過幾種?
    有經驗的 SEMer 都知道,盡信數據則不如無數據。數據就躺在哪裡,關鍵在分析之前,你之前要 有清晰的思維邏輯:你為什麼要分析數據?你希望通過數據分析得到什麼?我一般的分析數據邏輯如下:確定分析的目的—>收集數據—>整理數據—>分析數據—>得到一些分析的思路今天主要分享下數據分析的常用方法,
  • 數據分析的幾種常用方法概覽(之二)
    數據分析常用方法概覽(之二)上一篇,我們了解了數據分析時常用的對比分析法、分組分析法、結構分析法、交叉分析法、漏鬥圖分析法、矩陣分析法、綜合評價分析法等八種分析方法,今天我們繼續了解下上文提到的另外八種常見數據分析方法。
  • 數據分析師常用的數據分析方法有哪些?
    很多做數據分析或者剛接觸數據分析的小夥伴,不知道怎麼做數據分析?一點思維都沒有,今天小編給大家盤點2萬名數據分析師常用的數據分析方法有哪些?希望看完此文的小夥伴,有一個清晰的數據分析思維。數據分析思維混亂的小夥伴,需要宏觀的方法論和微觀的方法來指導。
  • 要掌握5種常用的數據分析方法,做分析就不再有想法了
    他先把牛奶糖分為兩類,不把它混在一起,否則他就不會猶豫這麼久了 第一個比較的結果是一塊奶糖不如一塊巧克力,所以選擇一塊巧克力;第二個比較是兩塊奶糖比一塊巧克力好,所以選擇兩塊奶糖 讓我們看看,一個3歲的孩子可以做數據分析 當然,在實際業務中的分析方法確實比較複雜,但總之,這也是兩種方法的演繹。
  • 產品經理常用分析方法
    這時候,總結常用分析方法,形成自己的一套分析體系,就顯得尤其重要。下文列舉一些常用的分析方法,供大家參考:一、PEST分析P:政治(politics)E:經濟(economy)S:社會(society)T:技術(technology
  • 常用的四種大數據分析方法
    本文主要講述數據挖掘分析領域中,最常用的四種數據分析方法:描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。簡單地來說,分析可被劃分為4種關鍵方法。下面會詳細介紹這四種方法。1. 描述型分析:發生了什麼?
  • 論文常用數據分析方法分類總結-4
    論文常用數據分析方法分類總結-2論文常用數據分析方法分類總結-316. 模型研究方法平均值和求和也是信息濃縮的常用方法,比如要將多個題項合併成一個變量,可通過求平均值概括成一個題項。當數據不滿足正態,存在極端值時,可用中位數代替平均值。18. 一致性研究方法
  • 數據產品經理必備技能之分析方法
    本文作者將與你分享三種數據分析方法:常規分析、統計模型分析以及自建模型分析。掌握這三種分析思路,就能解決大部分分析需求,並根據分析需求固化為數據產品。很多人覺得,做數據產品經理就沒有必要掌握數據分析相關技能了,終於可以遠離了枯燥的數據分析工作。如果真這麼覺得,那麼就大錯特錯了,一個好的數據產品經理,不僅要有產品sense,還要有好的分析思路,因為一個數據產品需求大部分都是由分析需求固化而來的。
  • 5種速成數據分析方法
    大數據正悄然改變我們的世界,無處不在,各行各業都在使用大數據,大數據可以為政府、企業、研發等提供決策依據,因此,掌握正確的大數據分析方法,智能的、深入的、有價值的信息提取是十分有必要的!
  • 產品經理必會的10種數據分析方法
    本文將為產品經理介紹數據分析的基本思路,並基於此,衍生出 2 個常見方法和 7 個應用手段,希望在數據分析的實際應用中能給大家帶來幫助。一、數據分析的基本思路數據分析應該以業務場景為起始思考點,以業務決策作為終點。基本思路為 5 步,首先要挖掘業務含義、制定分析計劃、從分析計劃中拆分出需要的數據、再根據數據分析的手段提煉業務洞察,最終產出商業決策。
  • 常用的數據分析工具
    科學技術的發展帶動信息的不斷傳播,信息傳播過程中產生了大量的數據,這些數據對我們的生活產生了很大的影響,比如在某寶上購買產品,會比較店鋪的銷售量、好評等數據。除了這些直觀的數據之外,數據背後隱藏的秘密就需要分析所得。今天從定義、功能、應用領域介紹幾款常用的數據分析工具。
  • 數據分析入門:8種常用的數據分析方法
    分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息,通常用方法有:排列圖排列圖是一種找出影響產品質量主要因素的圖表方法。,以便進行比較分析。,確定關鍵點的方法,它是一種通過多因素綜合思考,探索問題的好方法。
  • 數據分析入門:14種常用的數據分析方法
    分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息,通常用方法有:排列圖排列圖是一種找出影響產品質量主要因素的圖表方法。其結構是由兩個縱坐標和一個橫坐標,若干個直方形和一條折線構成。魚骨圖魚骨圖是一種發現問題「根本原因」的方法,用於質量管理。方法是通過頭腦風暴找出問題的可能原因,並將它們與特性值一起,按相互關聯性整理而成的層次分明、條理清楚,並標出重要因素。
  • 手遊產品最常用的5種玩家行為數據分析模型全解析
    幾百個數據採集點、數百億級數據量,手遊產品的數據分析是怎麼做的?數據分析的基礎模型涵蓋方差分析、因子分析、回歸分析、主成分分析、聚類分析、邏輯回歸、用戶細分等等,遊戲運營的數據分析通常依據AARRR海盜法則相對精簡,業內專注對留存、付費及活躍的幾個常用數據的分析。 這裡我們將介紹在遊戲數據分析領域常用的5種數據分析模型。
  • 產品運營必會的3種數據分析方法
    二、支招產品運營,3招做好數據分析不是每一個產品運營都懂數據分析,很多運營文科出身,天生對數據不敏感,更不要說操作複雜的數據公式。在數據面前,不少產品運營陷入兩難境地,一面是自身知識的盲區,一面是全部門的希望。筆者根據往期工作經驗,總結3個數據分析的小捷徑,送給剛入行或不懂數據分析的童鞋們。
  • 常用數據分析方法:方差分析及實現!
    方差分析是一種常用的數據分析方法,其目的是通過數據分析找出對該事物有顯著影響的因素、各因素之間的交互作用及顯著影響因素的最佳水平等。本文介紹了方差分析的基礎概念,詳細講解了單因素方差分析、雙因素方差分析的原理,並且給出了它們的python實踐代碼。