Méthodes d'analyse des données

Les méthodes d'analyse des données comprennent : l'analyse comparative, l'analyse de groupe, l'analyse prédictive, l'analyse en entonnoir, l'analyse du test AB, l'analyse des quadrants, le démontage de la formule, l'analyse des régions réalisables, l'analyse 28/20, la méthode analytique hypothétique.

Les méthodes d'analyse des données comprennent : l'analyse comparative, l'analyse de groupe, l'analyse prédictive, l'analyse en entonnoir, l'analyse du test AB, l'analyse des quadrants, le démontage de la formule, l'analyse des régions réalisables et la méthode d'analyse 28/20, la méthode d'analyse hypothétique.

1. Méthode d'analyse comparative : La méthode d'analyse contrastée fait référence à la réflexion des changements dans la quantité de choses à travers la comparaison d'indicateurs. C'est une méthode couramment utilisée en analyse statistique. Les contrastes courants incluent le contraste horizontal et le contraste vertical.

La comparaison horizontale fait référence à la comparaison de différentes choses à un moment fixe. Par exemple, la comparaison des prix des biens achetés par des utilisateurs de différents niveaux en même temps, la comparaison du volume des ventes et de la marge bénéficiaire de différents biens à un moment donné. en même temps.

La comparaison verticale fait référence au changement de la même chose dans la dimension temporelle, par exemple, d'un mois à l'autre, d'une année sur l'autre et d'un ratio de base fixe, c'est-à-dire la comparaison des ventes de ce mois avec celles du mois précédent. ventes, les ventes de janvier de cette année et de janvier de l'année précédente Comparaison des ventes, comparaison des ventes mensuelles de cette année avec les ventes moyennes de l'année précédente, etc.

En utilisant la méthode d'analyse comparative, vous pouvez porter des jugements et des évaluations efficaces sur la taille, le niveau, la vitesse, etc. des données.

2. Méthode d'analyse de regroupement : La méthode d'analyse de regroupement fait référence à la division des données globales en différentes parties selon certains indicateurs en fonction de la nature et des caractéristiques des données, en analysant leur structure interne et leurs relations mutuelles, afin de comprendre les règles de développement de des choses. Selon la nature des indicateurs, la méthode d'analyse de regroupement est divisée en regroupement d'indicateurs d'attributs et en regroupement d'indicateurs quantitatifs. Les indicateurs dits d'attribut représentent la nature et les caractéristiques des choses, comme le nom, le sexe, le niveau d'éducation, etc. Ces indicateurs ne peuvent pas être calculés alors que les données représentées par des indicateurs de données peuvent être calculées, comme l'âge d'une personne, le revenu salarial ; , etc. La méthode d’analyse de regroupement est généralement utilisée conjointement avec la méthode d’analyse comparative.

3. Méthode d'analyse prédictive : La méthode d'analyse prédictive est principalement basée sur les données actuelles pour juger et prédire les tendances futures en matière de changement de données. L'analyse prédictive est généralement divisée en deux types : l'une est basée sur la prévision de séries chronologiques, par exemple, la prévision des ventes au cours des trois prochains mois sur la base des performances des ventes passées ; l'autre est la prévision de régression, qui est basée sur l'interaction entre les indicateurs. sur les relations causales, par exemple en prédisant les produits qu'un utilisateur peut acheter en fonction de son comportement de navigation sur le Web.

4. Méthode d'analyse en entonnoir : La méthode d'analyse en entonnoir est également appelée méthode d'analyse de processus. Son objectif principal est de se concentrer sur le taux de conversion d'un certain événement dans les liens importants. Par exemple, il existe de nombreux liens importants entre la navigation d'un utilisateur dans les informations de carte, la soumission d'une demande, l'examen bancaire et l'approbation de la carte, et enfin l'activation et l'utilisation de l'utilisateur, et le nombre d'utilisateurs dans chaque lien devient de plus en plus petit, formant ainsi un entonnoir. Grâce à la méthode d'analyse de l'entonnoir, le côté commercial peut prêter attention au taux de conversion de chaque lien, le surveiller et le gérer. Lorsque le taux de conversion d'un certain lien est anormal, le processus peut être optimisé de manière ciblée et des mesures appropriées peuvent être prises. prises pour améliorer les indicateurs commerciaux.

5. Méthode d'analyse du test AB : la méthode d'analyse du test AB est en fait une méthode d'analyse comparative, mais elle se concentre sur la comparaison de deux groupes d'échantillons avec des structures similaires, A et B, et analyse leurs différences en fonction des valeurs d'indice de l'échantillon. Par exemple, pour la même fonction d'une application, différents styles et mises en page sont conçus, et des pages de deux styles sont attribuées au hasard aux utilisateurs. Enfin, les avantages et les inconvénients des différents styles sont évalués en fonction du taux de conversion de navigation de l'utilisateur sur le site. Comprenez les préférences de l’utilisateur pour optimiser davantage les produits.

De plus, pour faire un bon travail en analyse de données, les lecteurs doivent également maîtriser certains fondements mathématiques, comme les notions de statistiques de base (moyenne, variance, mode, médiane, etc.), de dispersion et de variabilité. Indicateurs de mesure (intervalle, quartile, intervalle interquartile, percentile, etc.), la distribution des données (distribution géométrique, distribution binomiale, etc.), ainsi que les bases de la théorie des probabilités, de l'échantillonnage statistique, des intervalles de confiance et des tests d'hypothèses, etc., à travers le Grâce à l'application d'indicateurs et de concepts pertinents, les résultats de l'analyse des données sont rendus plus professionnels.

6. Méthode d'analyse des quadrants : L'axe X est le taux de clics de gauche à droite, et l'axe Y est le taux de conversion de bas en haut, formant 4 quadrants. .

Trouvez les points d'étiquetage des données correspondants pour le taux de clics et le taux de conversion de chaque activité marketing, puis classez l'effet de cette activité marketing dans chaque quadrant. Les quatre quadrants représentent différentes évaluations d'effet.

7. Méthode de démontage de formule : La méthode dite de démontage de formule consiste à utiliser une formule pour exprimer les facteurs d'influence d'un certain indicateur. Par exemple, le facteur d'influence des ventes quotidiennes est les ventes de chaque produit après avoir trouvé l'influence. facteurs, il est nécessaire d'analyser. Les facteurs d'influence sont démantelés.

8. Méthode d'analyse des régions réalisables : l'analyse des régions réalisables est en fait un modèle d'analyse de données auto-établi qui corrige et ajuste en permanence la portée de la région réalisable en fonction de données spécifiques pour évaluer efficacement les indicateurs commerciaux.

9. Méthode d'analyse des vingt-huit : La règle des huit-huit est opposée à la théorie de la longue traîne. La vingt-huitième règle nous dit que vous devez faire attention aux principaux utilisateurs, c'est-à-dire aux 20 % d'utilisateurs ou de produits. qui peut générer 80 % des revenus. La théorie de la queue nous dit de prêter attention à l'effet longue traîne, qui représente les 20 % restants des rendements.

10. Méthode d'analyse d'hypothèse : En termes simples, la méthode d'hypothèse est une méthode d'analyse de données qui suppose une quantification parmi les multiples variables qui affectent les résultats sur la base de données de résultats connues, et en déduit inversement le processus.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!