数据分析的基础方法概念理解,其关键在于在业务中锻炼数据分析思维。(将以下基础方法带有好奇心的应用在生活中练习数据分析思维 

例如:经典的啤酒与尿布(分析一个爸爸去超市买东西的行为,将尿布和啤酒放在一起)

例如:分析夜市上100家店那些营业高、利润 经营类型 等等

主要是养成数据分析的思维,可应用工作、生活日常的方方面面。

1.象限法:包括二维平面,也包括三维立体。(直观清晰、但缺少量化)。

例如:产品的上限价值-------产品的价值流失

2.多维法:看问题的角度/维度,一般包括钻取(例如:从中国里头提取不同的省、区数据,往下钻即是低层次探索,往上即是上卷)、上卷、切片、切块(例如将一个面切割开分析)、旋转等方法。

3.假设法:启发思考驱动的思维。(当没有直观数据或者线索能分析时采用该方法去论证过程)。

4.指数法:将各种数据进行计算后得到一个指数。包括线性加权、反比例、log法。(一种目标驱动的思维),该方法一旦设立目标指数,不易频繁变动。

例如:中国今年的经济指标如何?产品竞争对手表现的如何?

5.二八法:数据中,20%的变量将直接产生80%的效果,数据分析更应该围绕这20%做文章。

例如:一个音乐网站、媒体平台其关键资源都集中在头部位置。

该方法的核心是:一种只抓重点的思维。优点是效率高,应用广,但数据分析存在长尾效应,依旧不能放弃全局,放弃那80%,否则会让思路变得狭隘。

6.对比法:一种挖掘数据规律的思考方式。(例如多维对比、现象对比、假设对比)

对比更多是一种习惯,是一种数据分析的牛角尖,一次合格分析,一定要用到n次对比。

7.漏斗法:一种流程化思考方式,一般适用于过程比较长变化多的场景。

例如:10个用户访问淘宝------7个点进某商品------5个放进购物车------2个进行了付款。逐一筛漏的过程分析。

09-19 05:23