Häufig verwendete Datenanalysemethoden

Zu den häufig verwendeten Datenanalysemethoden gehören: 1. Vergleichsanalysemethode; 3. Strukturanalysemethode; 6. Methode der Trichteranalyse; 8. Quadrantenanalysemethode; 10. Indexanalysemethode; Die „vergleichende Analysemethode“ besteht darin, Daten zu vergleichen, um die Unterschiede zwischen Daten zu analysieren, einschließlich statischer Vergleiche und dynamischer Vergleiche.

1. Die vergleichende Analysemethode

ist die vergleichende Analysemethode, die Daten vergleicht, um die Unterschiede zwischen Daten zu analysieren, einschließlich statischer Vergleiche und dynamischer Vergleiche. Der statische Vergleich wird auch als horizontaler Vergleich bezeichnet. Dabei handelt es sich um einen gleichzeitigen Vergleich verschiedener Indikatoren. Der dynamische Vergleich, auch als vertikaler Vergleich bezeichnet, ist ein Vergleich von Indikatorwerten in verschiedenen Zeiträumen unter denselben Gesamtbedingungen. Der Zweck besteht darin, die Entwicklung, Veränderungen und Regelmäßigkeit der durch die Daten dargestellten Dinge aufzudecken.

Horizontaler Vergleich: Beim horizontalen Vergleich geht es darum, sich selbst zu vergleichen. Die gängigsten Datenindikatoren müssen mit dem Zielwert verglichen werden, um zu beantworten, ob wir das Ziel im Vergleich zu unserem letzten Monat erreicht haben, um zu beantworten, wie stark wir im Norden gewachsen sind.

Vertikaler Vergleich: Vereinfacht gesagt bedeutet es, sich mit anderen zu vergleichen. Wir müssen uns mit unseren Wettbewerbern vergleichen, um unsere Frage nach unserem Marktanteil und unserer Marktposition zu beantworten.

2. Gruppenanalysemethode

In Kombination mit der Vergleichsmethode werden Objekte unterschiedlicher Art in der Population getrennt und verglichen, um die inhärente Datenbeziehung zu verstehen.

3. Strukturanalyse-Methode

Auch als Proportionsanalyse bekannt, analysiert sie den Anteil jeder Komponente im Ganzen und die Veränderungen in der Zusammensetzung, um die Eigenschaften und sich ändernden Trends der Dinge zu erfassen.

4. Bei der Beibehaltungsanalysemethode handelt es sich um ein Analysemodell zur Analyse der Benutzerbeteiligung und des Aktivitätsniveaus. Es untersucht, wie viele Benutzer, die anfängliche Aktionen ausführen, nachfolgende Aktionen ausführen. Aus Nutzersicht gilt: Je höher die Bindungsrate, desto besser erfasst das Produkt die Kernbedürfnisse der Nutzer und desto mehr aktive Nutzer werden in Produkte umgewandelt, was letztendlich dem Unternehmen hilft.

Zum Beispiel können wir die Benutzerbindungssituation in verschiedenen Zeiträumen beobachten und die nachfolgenden Bindungsänderungen der Benutzer über verschiedene Kanäle, Aktivitäten und Schlüsselverhalten hinweg vergleichen, um die Einflussfaktoren zu ermitteln, die die Benutzerbindungsrate verbessern, wie beispielsweise die Beobachtung der Bindungsrate Ist die Bindungsrate der Nutzer, die Gutscheine erhalten haben, höher als die der Nutzer, die keine Gutscheine erhalten haben?

5. Die Kreuzanalysemethode

ist die dreidimensionale Analysemethode, die häufig zur Analyse der Korrelation zwischen Variablen verwendet wird. Eine Methode zur übergreifenden Darstellung von Daten aus verschiedenen Dimensionen und zur Durchführung kombinierter Analysen aus mehreren Blickwinkeln.

Die vergleichende Analyse umfasst sowohl horizontale als auch vertikale Vergleiche. Wenn Sie sowohl horizontale als auch vertikale Vergleiche wünschen, gibt es die Methode der Kreuzanalyse. Bei der Kreuzanalysemethode werden Daten aus mehreren Dimensionen kreuzweise dargestellt und eine kombinierte Analyse aus mehreren Blickwinkeln durchgeführt. Bei der Analyse von App-Daten wird üblicherweise zwischen iOS und Android unterschieden. Die Hauptfunktion der Kreuzanalyse besteht darin, Daten aus mehreren Dimensionen zu segmentieren und die relevantesten Dimensionen zu ermitteln, um die Gründe für Datenänderungen zu untersuchen.

6. Trichteranalysemethode

In Kombination mit Vergleichs- und Gruppenanalysemethoden können Sie die Vorher- und Nachher-Optimierungseffekte desselben Links, die Konversionsraten verschiedener Benutzergruppen und die Konversionsraten ähnlicher Produkte in derselben Branche vergleichen . Zwei häufig verwendete Indikatoren, die den Status des Benutzerverhaltens und die Benutzerkonvertierung in jeder Phase vom Startpunkt bis zum Endpunkt widerspiegeln, sind Konversionsrate und Abwanderungsrate.

7. Die Matrixanalysemethode

ist die Matrixkorrelationsanalysemethode. Sie verwendet zwei wichtige Attribute von Dingen als Grundlage für die Durchführung einer Klassifizierungskorrelationsanalyse, um eine Referenz für die Problemlösung und Ressourcenzuweisung bereitzustellen.

8. Quadrantenanalysemethode

Teilen Sie jedes Vergleichsobjekt basierend auf unterschiedlichen Daten in vier Quadranten ein. Wenn IQ und EQ unterteilt werden, können sie in zwei Dimensionen und vier Quadranten unterteilt werden, und jede Person hat ihren eigenen Quadranten. Im Allgemeinen garantiert der IQ die Untergrenze einer Person und der EQ erhöht die Obergrenze einer Person.

Ein Beispiel für die Quadrantenanalysemethode, die zuvor in der tatsächlichen Arbeit verwendet wurde. Im Allgemeinen werden registrierte Benutzer von P2P-Produkten von Kanälen Dritter angezogen. Wenn die Qualität und Quantität der Verkehrsquellen in vier Quadranten unterteilt werden kann, wird ein fester Zeitpunkt ausgewählt, um die Verkehrskosteneffizienz jedes Kanals zu vergleichen kann standardmäßig anhand der Gesamtretention gemessen werden. Behalten Sie weiterhin Kanäle mit hoher Qualität und hoher Menge bei, erweitern Sie die Einführungsmenge von Kanälen mit hoher Qualität und geringer Menge, bestehen Sie Kanäle mit geringer Qualität und geringer Menge und probieren Sie die Lieferstrategien und -anforderungen von Kanälen mit geringer Qualität und hoher Menge aus Eine solche Quadrantenanalyse ermöglicht uns eine vergleichende Analyse. Sie erhalten ein sehr intuitives und schnelles Ergebnis.

9. Trendanalysemethode

Wenn es viele Daten gibt und wir Dateninformationen schneller und bequemer ermitteln möchten, müssen wir zu diesem Zeitpunkt die sogenannte Leistungsfähigkeit von Grafiken nutzen besteht darin, Excel oder ein anderes Zeichenwerkzeug zu verwenden, um ihn zu zeichnen.

Trendanalysen werden im Allgemeinen zur langfristigen Verfolgung von Kernindikatoren wie Klickrate, GMV und Anzahl aktiver Benutzer verwendet. Im Allgemeinen wird ein einfaches Datentrenddiagramm erstellt, aber nur das Erstellen eines Datentrenddiagramms ist keine Analyse. Es muss wie oben beschrieben sein, welche Änderungen sich im Trend der Daten ergeben, ob es eine Periodizität gibt, ob es einen Wendepunkt gibt, und analysieren die Gründe dafür, unabhängig davon, ob es sich um einen internen oder externen Grund handelt. Das beste Ergebnis einer Trendanalyse sind Kennzahlen. Es gibt monatliche, jährliche und feste Basisquoten. Wie stark das BIP beispielsweise im April 2017 im Vergleich zum März gestiegen ist, ist das Verhältnis zum Vormonat. Das Verhältnis zum Vormonat spiegelt den jüngsten Trendwechsel wider, hat jedoch saisonale Auswirkungen. Um saisonale Effekte zu eliminieren, wird eine jährliche Berechnung eingeführt. Beispielsweise ist die BIP-Wachstumsrate im April 2017 im Vergleich zu April 2016 die jährliche Wachstumsrate. Das feste Basisverhältnis ist einfacher zu verstehen, das heißt, ein bestimmter Basispunkt ist festgelegt. Als Basispunkt werden beispielsweise die Daten im Januar 2017 verwendet, und das feste Basisverhältnis ist der Vergleich zwischen den Daten im Mai 2017 und dem Daten im Januar 2017.

10. Indikatoranalysemethode

Wenn wir bei der tatsächlichen Arbeit einige visuelle Datendiagramme oder Excel-Tabellen erhalten, können wir einige grundlegende Indikatoren in der Statistik direkt für die Datenanalyse verwenden, z. B. Durchschnitt, Modus, Median, Maximum, Minimum, usw., im Folgenden stellen wir sie jeweils vor:

Durchschnitt

Durchschnitt, auch Durchschnittsanalysemethode genannt, bezieht sich auf die Methode zur Berechnung von Durchschnittswerten, um die Gesamtsituation unter bestimmten Zeit- und Standortbedingungen widerzuspiegeln quantitatives Merkmal. Zu den häufig verwendeten Indikatoren der Durchschnittsanalysemethode gehören das arithmetische Mittel, das harmonische Mittel, das geometrische Mittel, der Modus und der Median usw. Der gebräuchlichste ist das arithmetische Mittel, das den Durchschnitt oder Mittelwert im täglichen Leben darstellt.

Der Durchschnittsindikator kann verwendet werden, um den Grad der Differenz zwischen ähnlichen Phänomenen in verschiedenen Regionen, verschiedenen Branchen, verschiedenen Einheiten usw. zu vergleichen, was überzeugender ist als die Verwendung von Gesamtindikatoren. Darüber hinaus kann die Verwendung von Durchschnittsindikatoren zum Vergleich von Veränderungen bestimmter Phänomene in verschiedenen historischen Zeiträumen auch die gefundenen Trends und Muster besser erklären.

Modus, Median

Der Modus ist eine repräsentative Zahl in den Daten, die den Konzentrationsgrad der Daten widerspiegelt. Beispielsweise hängen die besten, beliebtesten und zufriedenstellendsten Modelle alle mit dem Modus zusammen. Im Wesentlichen spiegelt der Modus die Datenindikatoren wider, die in den Daten am häufigsten vorkommen. Bei der Datenanalyse können wir einige gemeinsame Merkmale dieser Datenindikatoren extrahieren, sie dann verfeinern und zusammenfassen und dann einige Verbesserungsvorschläge machen.

Der Median spiegelt hauptsächlich die zentrale Tendenz eines Datensatzes wider, wie beispielsweise unsere üblichere Normalverteilung. Wir möchten beispielsweise das Pro-Kopf-Einkommen einer bestimmten Stadt zählen. Tatsächlich liegt das meiste Pro-Kopf-Einkommen in einem bestimmten Bereich . Innerhalb sind nur wenige am niedrigsten und am höchsten. Tatsächlich ist dies die Bedeutung des Medians.

Wenn bei der Datenanalyse der Unterschied zwischen den einzelnen Daten gering ist, ist der Durchschnittswert besser repräsentativ. Wenn der Unterschied zwischen den Daten groß ist, insbesondere wenn es einzelne Extremwerte gibt, ist die Verwendung des Medians oder Modus besser .

Maximaler (minimaler) Wert

Maximaler (minimaler) Wert ist bei Datenanalysen relativ häufig, wir schenken ihm jedoch keine besondere Aufmerksamkeit. Die besten Werte werden als typische Vertreter und Ausreißer analysiert, wie z. B. Vertriebschampions im Vertriebsteam, beliebte E-Commerce-Produkte usw.

11. Umfassende Bewertungsanalysemethode

Konvertieren Sie mehrere Indikatoren in einen Indikator, der die umfassende Situation zur Bewertung widerspiegeln kann, z. B. die Bewertung des wirtschaftlichen Nutzens des Unternehmens. Einschließlich der Hauptkomponentenanalysemethode, der Datenumhüllungsanalysemethode, der Fuzzy-Bewertungsmethode usw.

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