在具体业务中常用的数据分析方法有哪些?开课吧
众所周知数据分析对于企业商业价值的提升起到了至关重要的作用。所以很多人都想要成为数据分析行业中的一员,那么,在具体的业务场景中,一般有哪些常见的数据分析方法?
在具体业务中常用的数据分析方法有哪些?开课吧
在具体的业务场景中,一般有以下几种常见的数据分析方法:
数字和趋势
采用数字和趋势图进行数据信息的展示最为直观,从具体的数字和趋势走向中可以更好地得到数据信息,有助于提高决策的准确性和实时性。
维度分解
当单一的数字或趋势过于宏观时,我们可以通过不同维度对数据进行分解,以获取更加精细的数据洞察。在进行维度选择时,需要考虑此维度对于分析结果的影响。
用户分群
用户分群即指针对符合某种特定行为或具有共同背景信息的用户,进行归类处理。也可通过提炼某一类用户的特定信息,为该群体创建用户画像。
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转化漏斗
绝大部分商业变现的流程,都可归纳为漏斗。漏斗分析是常见的一种数据分析手段,比如常见的用户注册转化漏斗,电商下单漏斗。整个漏斗分析的过程就是用户从前到后转化的路径,通过漏斗分析可以得到转化效率。
行为轨迹
数据指标本身只是真实情况的一种抽象,通过关注用户的行为轨迹,才能更真实地了解用户的行为。
留存分析
人口红利逐渐消退,拉新变得并不容易,此时留住一个老用户的成本往往要远低于获取一个新用户的成本,因此用户留存成为了每个公司都需要关注的问题。可以通过分析数据来了解留存的情况,也可以通过分析用户行为找到提升留存的方法。
A/B测试
A/B测试通常用于测试产品新功能的上线、运营活动的上线、广告效果及算法等。
数学建模
涉及到用户画像、用户行为的研究时,通常会选择使用数学建模、数据挖掘等方法。比如通过用户的行为数据、相关信息、用户画像等来建立所需模型解决对应问题。
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