Méthodes courantes d'analyse des données

L'analyse des données consiste davantage à interpréter les données en fonction du contexte commercial, à affiner et à résumer les informations derrière les données cachées et à découvrir un contenu précieux. Parce que dans ce processus, les données sont objectives et les gens sont subjectifs. Les conclusions tirées par différentes personnes à partir des mêmes données peuvent être différentes, voire complètement opposées, mais la conclusion elle-même n'est ni bonne ni fausse. Par conséquent, certaines méthodes d'analyse scientifique sont nécessaires pour combler le fossé entre les données objectives et les informations subjectives des personnes. est fourni de manière meilleure, plus complète et plus rapide.

Quelles sont les méthodes d'analyse de données couramment utilisées ?

Analyse des tendances

Lorsqu'il y a beaucoup de données et que nous voulons découvrir des informations sur les données plus rapidement et plus facilement, nous devons utiliser The La puissance du graphique, la soi-disant puissance du graphique, consiste à le dessiner à l'aide d'EXCEl ou d'autres outils de dessin.

L'analyse des tendances est généralement utilisée pour le suivi à long terme d'indicateurs de base, tels que le taux de clics, le GMV et le nombre d'utilisateurs actifs. Généralement, un simple graphique de tendance des données est créé, mais le simple fait de créer un graphique de tendance des données n'est pas une analyse. Cela doit être comme ci-dessus, quels sont les changements dans la tendance des données, y a-t-il une périodicité, y a-t-il un point d'inflexion, etc. et les raisons qui le sous-tendent doivent être analysées, indépendamment du fait qu'il s'agisse d'une raison interne ou d'une raison externe. Le meilleur résultat de l’analyse des tendances est celui des ratios. Il existe des ratios mensuels, annuels et à base fixe. Par exemple, l'augmentation du PIB en avril 2017 par rapport à mars est le ratio mensuel. Le ratio mensuel reflète le changement de tendance récent, mais il a des effets saisonniers. Afin d'éliminer les effets saisonniers, un calcul annuel est introduit. Par exemple, le taux de croissance du PIB en avril 2017 par rapport à avril 2016 est le taux de croissance annuel. Le ratio de base fixe est plus facile à comprendre, c'est-à-dire qu'un certain point de base est fixe, par exemple, les données de janvier 2017 sont utilisées comme point de base et le ratio de base fixe est la comparaison entre les données de mai 2017 et celles de mai 2017. données de janvier 2017.

Analyse comparative

Comparaison horizontale : La comparaison horizontale consiste à comparer avec vous-même. Les indicateurs de données les plus courants doivent être comparés à la valeur cible pour déterminer si nous avons atteint l'objectif par rapport au mois dernier, pour déterminer dans quelle mesure nous avons grandi dans le Nord ;

Comparaison verticale : en termes simples, il s'agit de comparer avec les autres. Nous devons comparer avec nos concurrents pour répondre à notre question sur notre part et notre position sur le marché.

Beaucoup de gens diront peut-être que l’analyse comparative semble très simple. Laissez-moi vous donner un exemple. Il existe une page d'enregistrement de commerce électronique hier, son pv était de 5 000. Que ressentez-vous lorsque vous entendez de telles données ?

Vous ne ressentirez rien. Si le PV moyen de cette page d'enregistrement est de 10 000, cela signifie qu'il y a eu un problème majeur hier. Si le PV moyen de cette page d'enregistrement est de 2 000, cela signifie. il y a eu un saut hier. Les données sont uniquement à titre de comparaison, peuvent produire du sens.

Analyse des quadrants

Divisez chaque sujet de comparaison en quatre quadrants en fonction de données différentes. Si le QI et le QE sont divisés, ils peuvent être divisés en deux dimensions et quatre quadrants, et chaque personne a son propre quadrant. De manière générale, le QI garantit la limite inférieure d'une personne et le QE augmente la limite supérieure d'une personne.

Un exemple de la méthode d'analyse des quadrants utilisée auparavant dans des travaux réels. Généralement, les utilisateurs enregistrés de produits p2p sont attirés par les canaux tiers. Si la qualité et la quantité des sources de trafic peuvent être divisées en quatre quadrants, un moment fixe est sélectionné pour comparer la rentabilité du trafic de chaque canal. peut être mesuré par le montant total de rétention en standard. Continuer à maintenir des canaux de haute qualité et de grande quantité, augmenter la quantité d'introduction de canaux de haute qualité et de faible quantité, transmettre des canaux de faible qualité et de faible quantité et essayer les stratégies de livraison et les exigences de faible qualité et de grande quantité Une telle analyse par quadrant nous permet d'effectuer une analyse comparative. Vous obtenez un résultat très intuitif et rapide.

Analyse croisée

L'analyse comparative comprend des comparaisons horizontales et verticales. Si vous souhaitez des comparaisons horizontales et verticales, il existe la méthode d'analyse croisée. La méthode d'analyse croisée consiste à présenter de manière croisée des données provenant de plusieurs dimensions et à effectuer une analyse combinée sous plusieurs angles.

Lors de l'analyse des données d'application, elles sont généralement divisées en iOS et Android.

La fonction principale de l'analyse croisée est de segmenter les données de plusieurs dimensions et de découvrir les dimensions les plus pertinentes pour explorer les raisons des modifications des données.

Les dimensions communes sont :

Partage de temps : s'il y a des changements dans les données au cours de différentes périodes.

Par canal : s'il y a des changements dans les données provenant de différentes sources de trafic.

Classification des utilisateurs : y a-t-il une différence entre les utilisateurs nouvellement enregistrés et les anciens utilisateurs, et s'il existe une différence entre les utilisateurs de haut niveau et les utilisateurs de bas niveau.

Par région : s'il y a des changements dans les données dans différentes régions.

La méthode d'analyse croisée est un processus allant du grossier au fin, qui peut également être appelé méthode d'analyse par segmentation.

Résumé :

Les tendances, les comparaisons, les quadrants et les intersections incluent les parties les plus élémentaires de l'analyse des données. Qu'il s'agisse de vérifier ou d'analyser des données, de trouver des tendances, de faire des comparaisons, de diviser des quadrants et de faire des subdivisions, seules les données peuvent jouer le rôle qui leur revient.

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