데이터 분석 방법

데이터 분석 방법에는 비교 분석, 그룹 분석, 예측 분석, 깔때기 분석, AB 테스트 분석, 사분면 분석, 수식 분해, 실현 가능 영역 분석, 28/20 분석, 가설 분석이 포함됩니다.

데이터 분석 방법에는 비교 분석, 그룹 분석, 예측 분석, 깔때기 분석, AB 테스트 분석, 사분면 분석, 수식 분해, 가능 영역 분석 및 28/20 분석 방법, 가설 분석 방법이 포함됩니다.

1. 비교 분석 방법: 대조 분석 방법은 지표의 비교를 통해 사물의 양적 변화를 반영하는 방법을 말합니다. 일반적인 대비에는 수평 대비와 수직 대비가 포함됩니다.

수평비교는 정해진 시간에 서로 다른 물건을 비교하는 것을 말합니다. 예를 들어, 서로 다른 레벨의 사용자가 동시에 구매한 상품의 가격을 비교하는 것, 같은 시간에 서로 다른 상품의 판매량과 이익률을 비교하는 것입니다. 동시.

수직비교는 같은 것을 월별, 전년대비, 고정기준비율 등 시간 차원에서 변화시키는 것, 즉 이번 달 매출을 전월 매출과 비교하는 것을 말합니다. 매출액, 금년 1월 및 전년도 1월 매출액 매출액 비교, 올해 월별 매출액과 전년도 평균 매출액 비교 등

비교 분석 방법을 사용하면 데이터의 크기, 수준, 속도 등을 효과적으로 판단하고 평가할 수 있습니다.

2. 그룹화 분석 방법: 그룹화 분석 방법은 데이터의 성격과 특성에 따라 특정 지표에 따라 전체 데이터를 여러 부분으로 나누고 내부 구조와 상호 관계를 분석하여 데이터의 개발 규칙을 이해하는 것을 말합니다. 것들. 그룹화 분석 방법은 지표의 성격에 따라 속성지표 그룹화와 정량지표 그룹화로 구분된다. 소위 속성 지표는 이름, 성별, 교육 수준 등과 같은 사물의 성격과 특성을 나타냅니다. 이러한 지표는 계산할 수 없지만 개인의 나이, 급여 소득과 같은 데이터 지표로 표시되는 데이터는 계산할 수 있습니다. , 등. 그룹화 분석 방법은 일반적으로 비교 분석 방법과 결합하여 사용됩니다.

3. 예측 분석 방법: 예측 분석 방법은 주로 현재 데이터를 기반으로 미래 데이터 변화 추세를 판단하고 예측합니다. 예측 분석은 일반적으로 두 가지 유형으로 구분됩니다. 하나는 과거 판매 실적을 기반으로 향후 3개월 간의 매출을 예측하는 시계열 예측이고, 다른 하나는 예측 기반의 상호 작용을 기반으로 하는 회귀 예측입니다. 예를 들어, 사용자의 웹 탐색 행동을 기반으로 사용자가 구매할 수 있는 제품을 예측하는 등 인과 관계에 대한 정보를 제공합니다.

4. 퍼널 분석 방법: 퍼널 분석 방법은 프로세스 분석 방법이라고도 하며 주요 목적은 중요한 링크에서 특정 이벤트의 전환율에 초점을 맞추는 것입니다. 예를 들어, 사용자의 카드 정보 열람, 신청서 제출, 은행 검토 및 카드 승인, 최종 사용자 활성화 및 사용 사이에는 중요한 링크가 많이 있으며 각 링크의 사용자 수는 점점 작아지고 있습니다. 깔때기. 유입경로 분석 기법을 활용하면 사업측에서는 각 링크의 전환율에 주목하고 이를 모니터링 및 관리할 수 있으며, 특정 링크의 전환율이 비정상인 경우 프로세스를 목표에 맞춰 최적화하고 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 비즈니스 지표를 개선하기 위해 취해진 것입니다.

5. AB 테스트 분석 방법: AB 테스트 분석 방법은 실제로 비교 분석 방법이지만 유사한 구조를 가진 두 그룹의 샘플 A와 B를 비교하고 샘플 지수 값을 기준으로 차이점을 분석하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 동일한 앱 기능에 대해 서로 다른 스타일과 페이지 레이아웃을 디자인하고 두 가지 스타일의 페이지를 사용자에게 무작위로 할당합니다. 마지막으로 사용자의 탐색 전환율을 기준으로 서로 다른 스타일의 장단점을 평가합니다. 페이지에서 사용자 선호도를 이해하여 제품을 더욱 최적화할 수 있습니다.

또한 데이터 분석을 잘 수행하려면 독자는 기본 통계(평균, 분산, 모드, 중앙값 등)의 개념, 분산 및 변동성 측정 지표와 같은 특정 수학적 기초도 숙달해야 합니다. (범위, 사분위수, 사분위간 범위, 백분위수 등), 데이터 분포(기하적 분포, 이항분포 등)를 비롯해 확률론의 기초, 통계적 표본추출, 신뢰구간, 가설검정 등을 통해 관련 지표와 개념을 적용하면 데이터 분석 결과가 더욱 전문화됩니다.

6. 사분면 분석 방법: X축은 왼쪽에서 오른쪽으로의 클릭률이고, Y축은 아래에서 위로의 전환율로, 이것이 우리가 이야기하고 싶은 사분면 분석 방법입니다. .

각 마케팅 활동의 클릭률과 전환율에 해당하는 데이터 라벨링 지점을 찾은 다음 이 마케팅 활동의 효과를 각 사분면으로 분류합니다. 서로 다른 효과 평가를 나타냅니다.

7. 공식 해체 방법: 소위 공식 해체 방법은 특정 지표의 영향 요인을 표현하는 것입니다. 예를 들어 일일 매출의 영향 요인은 각 상품의 매출입니다. 영향을 미치는 요인을 해체하는 것이 필요합니다.

8. 실현 가능 지역 분석 방법: 실현 가능 지역 분석은 실제로 비즈니스 지표를 효과적으로 평가하기 위해 특정 데이터를 기반으로 실현 가능 지역의 범위를 지속적으로 수정 및 조정하는 자체 구축된 데이터 분석 모델입니다.

9. 28가지 분석 방법: 8가지 규칙은 롱테일 이론과 반대입니다. 28가지 규칙은 상위 사용자, 즉 20%의 사용자 또는 제품에 주목해야 한다는 것을 의미합니다. 꼬리 이론은 나머지 20%의 수익을 창출하는 롱테일 효과에 주목하라고 말합니다.

10. 가설 분석 방법: 간단히 이해하면, 가설 방법은 알려진 결과 데이터를 기반으로 결과에 영향을 미치는 여러 변수 간의 정량화를 가정하고 그 과정을 역으로 추론하는 데이터 분석 방법입니다.

위 내용은 데이터 분석 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!