Kaedah analisis data

Kaedah analisis data termasuk: analisis perbandingan, analisis kumpulan, analisis ramalan, analisis corong, analisis ujian AB, analisis kuadran, pembongkaran formula, analisis wilayah boleh dilaksanakan, analisis 28/20, kaedah analisis hipotetikal.

Kaedah analisis data termasuk: analisis perbandingan, analisis kumpulan, analisis ramalan, analisis corong, analisis ujian AB, analisis kuadran, pembongkaran formula, analisis wilayah boleh dilaksanakan dan kaedah analisis 28/20, kaedah analisis hipotetikal.

1. Kaedah analisis kontrastif: Kaedah analisis kontrastif merujuk kepada mencerminkan perubahan dalam kuantiti sesuatu melalui perbandingan penunjuk Ia adalah kaedah yang biasa digunakan dalam analisis statistik. Kontras biasa termasuk kontras mendatar dan kontras menegak.

Perbandingan mendatar merujuk kepada perbandingan perkara yang berbeza pada masa yang ditetapkan Contohnya, perbandingan harga barang yang dibeli oleh pengguna yang berbeza tahap pada masa yang sama, perbandingan volum jualan dan margin keuntungan barangan yang berbeza pada. masa yang sama.

Perbandingan menegak merujuk kepada perubahan perkara yang sama dalam dimensi masa, contohnya, nisbah bulan ke bulan, tahun ke tahun dan asas tetap, iaitu perbandingan jualan bulan ini dengan bulan sebelumnya. jualan, jualan pada Januari tahun ini dan Januari tahun sebelumnya Perbandingan jualan, perbandingan jualan bulanan tahun ini dengan purata jualan tahun sebelumnya, dsb.

Menggunakan kaedah analisis perbandingan, anda boleh membuat pertimbangan dan penilaian yang berkesan pada saiz data, tahap, kelajuan, dsb.

2. Kaedah analisis pengelompokan: Kaedah analisis pengelompokan merujuk kepada membahagikan keseluruhan data kepada bahagian yang berbeza mengikut penunjuk tertentu mengikut sifat dan ciri data, dan menganalisis struktur dalaman dan hubungan bersama, untuk memahami peraturan pembangunan perkara. Mengikut sifat penunjuk, kaedah analisis kumpulan dibahagikan kepada kumpulan penunjuk atribut dan kumpulan penunjuk kuantitatif. Penunjuk atribut yang dipanggil mewakili sifat dan ciri sesuatu, seperti nama, jantina, tahap pendidikan, dll. Penunjuk ini tidak boleh dikira manakala data yang diwakili oleh penunjuk data boleh dikira, seperti umur seseorang, pendapatan gaji , dsb. Kaedah analisis kumpulan biasanya digunakan bersama dengan kaedah analisis perbandingan.

3 Kaedah analisis ramalan: Kaedah analisis ramalan terutamanya berdasarkan data semasa untuk menilai dan meramalkan trend perubahan data masa hadapan. Analisis ramalan secara amnya dibahagikan kepada dua jenis: satu adalah berdasarkan ramalan siri masa, contohnya, meramalkan jualan dalam tiga bulan akan datang berdasarkan prestasi jualan masa lalu, yang berdasarkan interaksi antara penunjuk berdasarkan pada hubungan sebab akibat, contohnya, meramalkan produk yang boleh dibeli oleh pengguna berdasarkan tingkah laku penyemakan imbas web mereka.

4. Kaedah analisis corong: Kaedah analisis corong juga dipanggil kaedah analisis proses. Sebagai contoh, terdapat banyak pautan penting antara menyemak imbas maklumat kad pengguna, penyerahan permohonan, semakan bank dan kelulusan kad, dan akhirnya pengaktifan dan penggunaan pengguna, dan bilangan pengguna dalam setiap pautan semakin kecil dan semakin kecil, sekali gus membentuk corong. Menggunakan kaedah analisis corong, pihak perniagaan boleh memberi perhatian kepada kadar penukaran setiap pautan dan memantau serta mengurusnya Apabila kadar penukaran pautan tertentu tidak normal, proses itu boleh dioptimumkan dengan cara yang disasarkan dan langkah yang sesuai boleh dilakukan. diambil untuk menambah baik petunjuk perniagaan.

5. Kaedah analisis ujian AB: Kaedah analisis ujian AB sebenarnya adalah kaedah analisis perbandingan, tetapi ia memfokuskan pada membandingkan dua kumpulan sampel dengan struktur yang serupa, A dan B, dan menganalisis perbezaannya berdasarkan nilai indeks sampel. Contohnya, untuk fungsi Apl yang sama, gaya dan reka letak halaman yang berbeza direka bentuk dan halaman dua gaya secara rawak diperuntukkan kepada pengguna Akhir sekali, kebaikan dan keburukan gaya berbeza dinilai berdasarkan kadar penukaran penyemakan imbas pengguna pada halaman. Fahami pilihan pengguna untuk terus mengoptimumkan produk.

Selain itu, untuk melakukan kerja yang baik dalam analisis data, pembaca juga perlu menguasai asas matematik tertentu, seperti konsep statistik asas (min, varians, mod, median, dll.), serakan dan petunjuk Pengukuran kebolehubahan (julat, kuartil, julat antara kuartil, persentil, dsb.), pengedaran data (taburan geometri, taburan binomial, dsb.), serta asas teori kebarangkalian, persampelan statistik, selang keyakinan dan ujian hipotesis, dsb. , melalui penerapan penunjuk dan konsep yang berkaitan, hasil analisis data dibuat lebih profesional.

6. Kaedah analisis kuadran: Paksi-X ialah kadar klik dari kiri ke kanan, dan paksi-Y ialah kadar penukaran dari bawah ke atas, membentuk 4 kuadran Ini adalah kaedah analisis kuadran .

Cari titik pelabelan data yang sepadan untuk kadar klik lalu dan kadar penukaran setiap aktiviti pemasaran, dan kemudian klasifikasikan kesan aktiviti pemasaran ini ke dalam setiap kuadran Empat kuadran mewakili penilaian kesan yang berbeza.

7. Kaedah pembongkaran formula: Kaedah pembongkaran formula adalah dengan menggunakan formula untuk menyatakan faktor-faktor yang mempengaruhi penunjuk tertentu faktor, adalah perlu untuk Faktor-faktor yang mempengaruhi dibongkar.

8 Kaedah analisis wilayah yang boleh dilaksanakan: Analisis wilayah yang boleh dilaksanakan sebenarnya ialah model analisis data yang diwujudkan secara berterusan yang membetulkan dan melaraskan skop wilayah yang boleh dilaksanakan berdasarkan data khusus untuk menilai penunjuk perniagaan dengan berkesan.

9. Kaedah analisis dua puluh lapan: Peraturan lapan lapan adalah bertentangan dengan teori ekor panjang Peraturan kedua puluh lapan memberitahu kami bahawa anda harus memberi perhatian kepada pengguna teratas, iaitu, 20% pengguna atau produk. yang boleh menjana 80% daripada pendapatan Teori ekor memberitahu kita untuk memberi perhatian kepada kesan ekor panjang, iaitu baki 20% pulangan.

10. Kaedah analisis hipotesis: Secara mudah difahami, kaedah hipotesis ialah kaedah analisis data yang menganggap kuantifikasi antara pelbagai pembolehubah yang mempengaruhi keputusan berdasarkan data keputusan yang diketahui, dan menyimpulkan proses secara terbalik.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah analisis data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!