データ分析手法

データ分析手法には、比較分析、グループ化分析、予測分析、ファネル分析、ABテスト分析、象限分析、数式分解、実現可能領域分析、28/20分析法、仮説分析法などがあります。

#データ分析手法には、比較分析、グループ分析、予測分析、ファネル分析、AB テスト分析、象限分析、数式分解法、実現可能領域分析法が含まれます。 , 28/20分析法、仮説分析法。

1. 比較分析法: 対照分析法とは、指標を比較することによって物の量の変化を反映する方法であり、統計分析でよく使用される方法です。一般的なコントラストには、水平コントラストと垂直コントラストが含まれます。

水平比較とは、一定の時点で異なるものを比較することを指し、例えば、異なるレベルのユーザーが同時に購入した商品の価格を比較したり、売上高や利益率を比較したりすることを指します。異なる商品を同時に。

垂直比較とは、前月比、前年比、固定基準比など、時間軸における同じものの変化を指します。つまり、今月の売上高の比較です。前月売上高と今年1月売上高と前月売上高 今年1月売上高の比較、今年の月次売上高と前年平均売上高の比較など

比較分析手法を利用することで、データのサイズ、レベル、速度などを効果的に判断・評価することができます。

2. グループ化分析手法: グループ化分析手法とは、データの性質と特性に応じて、特定の指標に従ってデータ全体をさまざまな部分に分割し、その内部構造と相互関係を分析して、データの全体像を理解することを指します。物事の性質、開発法。指標の性質に応じて、グループ化分析方法は属性指標のグループ化と定量的指標のグループ化に分けられます。名前、性別、学歴など、物の性質や特徴を表すいわゆる属性指標は計算できませんが、データ指標で表されるデータは年齢、給与収入など計算できます。 、など。グループ化分析手法は、通常、比較分析手法と組み合わせて使用​​されます。

3. 予測分析方法: 予測分析方法は、主に現在のデータに基づいて、将来のデータ変更傾向を判断および予測します。予測分析は一般に 2 種類に分類され、1 つは過去の販売実績に基づいて次の 3 か月の売上を予測するなど、時系列予測に基づくもの、もう 1 つは指標間の相互作用に基づく回帰予測です。たとえば、ユーザーが Web 閲覧行動に基づいて購入する可能性のある製品を予測するなど、因果関係に関する研究です。

4. ファネル分析手法: ファネル分析手法はプロセス分析手法とも呼ばれ、重要なリンクにおける特定のイベントのコンバージョン率に焦点を当てることを主な目的としており、インターネット業界で一般的に使用されています。たとえば、ユーザーによるカード情報の閲覧、申請の送信、銀行審査とカードの承認、そして最終的にユーザーのアクティベーションと使用の間には多くの重要なリンクがあり、各リンクに含まれるユーザーの数はますます少なくなり、その結果、漏斗。ファネル分析手法を活用することで、ビジネス側が各リンクのコンバージョン率に注目して監視・管理することができ、特定のリンクのコンバージョン率が異常な場合には、的を絞ってプロセスを最適化し、適切な対策を講じることができます。ビジネス指標を改善するために講じられます。

5. AB テスト分析方法: AB テスト分析方法は、実際には比較分析方法ですが、類似した構造を持つサンプルの 2 つのグループ (A と B) を比較することに焦点を当て、サンプル指数に基づいてそれらの違いを分析します。価値観。たとえば、アプリの同じ機能に対して、異なるスタイルとページ レイアウトが設計され、2 つのスタイルのページがユーザーにランダムに割り当てられ、最後に、ユーザーの Web サイトでの閲覧コンバージョン率に基づいて、異なるスタイルの長所と短所が評価されます。ユーザーの好みを理解して製品をさらに最適化します。

さらに、データ分析で優れた仕事をするために、読者は、基本的な統計の概念 (平均、分散、最頻値、中央値など)、分散など、特定の数学的基礎を習得する必要もあります。ばらつきの尺度（範囲、四分位、四分位間範囲、パーセンタイルなど）、データ分布（幾何分布、二項分布など）、確率論の基礎、統計的サンプリング、信頼区間、仮説検定などの内容関連する指標と概念を適用することで、データ分析結果をより専門的にします。

6. 象限分析方法: X 軸は左から右へのクリック率、Y 軸は下から上のコンバージョン率で、4 つの象限を形成します。これが私たちが望む象限分析です。法律について話します。

各マーケティング活動のクリック率とコンバージョン率に対応するデータラベリングポイントを求め、そのマーケティング活動の効果を各象限に分類します。4 つの象限は異なる効果評価を表します。

7. 数式分解法: いわゆる数式分解法とは、ある指標の影響要因を数式で表現する方法で、例えば、日次売上の影響要因は各商品の売上高であり、最後に、影響要因を解体する必要があります。

8. 実現可能領域分析手法: 実現可能領域分析は、実際には、ビジネス指標を効果的に評価するために、特定のデータに基づいて実現可能領域の範囲を継続的に修正および調整する、独自に確立されたデータ分析モデルです。

9. 28 の分析方法: 88 ルールはロングテール理論の逆であり、28 ルールは上位のユーザー、つまりユーザーの 20% に注意を払うべきであることを示しています。ロングテール理論では、収益の残りの 20% であるロングテール効果に注意を払う必要があります。

10. 仮説分析手法: 仮説分析手法とは、簡単に説明すると、既知の結果データを使用し、結果に影響を与える複数の変数のうち定量化を仮定し、その過程を逆に演繹するデータ分析手法です。

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