数据分析有哪几种方法,新手小白看过来
以上就是关于数据分析有哪几种方法的一个解答了,从文中可知,数据分析可以分为五类方法,分别解决业务过程中的五类难题。
每当被人问道,“数据分析有哪几种方法?”总是难以回答的。如果直接回答相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析等具体方法,太过于浮于技巧表面而没讲明白数据分析根本。要知道数据分析有哪几种方法,就要回到数据分析到底解决哪些业务问题上来。
数据分析可以解决:
1.是多少(数据描述状况)
2是什么(树立数据标准)
3.为什么(探索问题原因)
4.会怎样(预测业务走势)
5.又如何(综合判断状况)
其中问题1是用数据描述问题,把问题量化。问题2-5是需要探索-假设-检验-总结的循环性的过程。只要熟练掌握了量化-探索-假设-检验-总结的循环,就能完成一个分析。基于这五个分类,我们可以将数据分析有哪几种方法进行拓展描述:
一、数据描述状况
AARRR分析法:AARRR是互联网行业增长黑客理论的五个大指标,解释了我们用户的所有行为过程。用户获取Acquisition、用户激活Activation 、 用户留存Retentio)、获得收益Revenue、推荐传播Referral。需要注意的是,实际用的时候,还有很多二级三级小指标,AARRR都是围绕用户来说的,实际上也只适用于用户运营,不是所有业务都能硬插这五个指标的。
杜邦分析法:原本是财务分析中用来衡量企业经营效益与财务指标的方法,现在也被推广开,用来拆解经营指标。比如销售金额=用户数*付费率*客单价。然后再层层拆解用户数,客单价构成。有意思的是,杜邦分析法拆出来的逻辑图会很复杂,所以很多人直接把它叫“分析模型”……
漏斗分析法:只要一个流程环节数>2,都能摆一个漏斗出来,漏斗分析是用来衡量流程转化率的指标。最典型的
比如互联网广告(站外页-落地页-促进页-转化页),比如B2B销售的售前流程也很长(销售线索-初次接触-沟通需求-展示demo-议价-竞标-签署合同)。
量收利进销存:零售行业,无论线上线下都是这六个关键指标。和AARRR一样,有一堆二级三级小指标。
二、树立数据标准
数据分析有哪几种方法?又可以按照影响因素,将其分为单因素分析和多因素分析:
二八法
十分位法
切割法
矩阵法
Kmean聚类法
决策树
三、探究问题原因
分组对比
趋势推演
相关分析
回归分析
决策树
四、预测业务走势
移动平均法
指数平滑法
自回归移动模型
线性回归
随机森林
xgboost
神经网络
逻辑回归
五、综合判断业务情况
层次分析法AHP
因子分析
神经网络
以上就是关于数据分析有哪几种方法的一个解答了,从文中可知,数据分析可以分为五类方法,分别解决业务过程中的五类难题。
上一篇: 我们可以从哪些维度去做商品销量数据分析?
下一篇: 数据分析意义是什么?超全分享