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11種數(shù)據(jù)分析方法,別再說你不會了
2021-01-15 10:30:00

這是精讀《數(shù)據(jù)分析思維:分析方法和業(yè)務知識》的第2篇文章

哈嘍大家好,我是可樂,上周五的精讀我們總結了常用的指標,以及如何選擇指標,如何構建指標體系,如果你還沒讀,可以再看下:精讀1:總說業(yè)務,到底業(yè)務常用的指標有哪些

今天我們接著這本書往后看,第二章講了數(shù)據(jù)分析的方法,從大家耳熟能詳?shù)?W2H出發(fā)到群組分析等,基本上涵蓋了工作生活中可能會用到的各種方法,下面我們一個一個來聊。

5W2H分析方法


就是用5個W和2個H開頭的英文單詞來思考問題,很好理解,適用于解決簡單的問題,而面對復雜的商業(yè)問題時就需要其他的方法輔助了。

邏輯樹分析方法


由費米提出,主要用來將復雜的問題變成簡單的問題,像樹枝那樣逐漸展開,問題拆解,把一個復雜的問題變成一個個簡單的子問題。

面試中常見的問題:如估算深圳有多少個產(chǎn)品經(jīng)理,芝加哥有多少鋼琴調音師等,這類估算問題我們稱之為費米問題,在解決費米問題時,考察點通常不是真的去算出深圳到底有多少個產(chǎn)品經(jīng)理,重點在于你的分析方法,也就是你運用邏輯樹分析問題的能力。

行業(yè)分析方法


當需要分析行業(yè)問題、制定發(fā)展規(guī)劃時,要進行行業(yè)分析,首選PEST分析法。

多維度拆解分析方法


多維度拆解法,就是維度+拆解,從多個角度思考問題。

那么可以從哪些維度來拆解問題呢?

  • 從指標構成拆解

  • 從業(yè)務流程拆解

面試中常見的 “次日用戶留存率下降了 5%該怎么分析?” 這種問題,就可以用到維度拆解的方法,具體可參考下面這篇文章:

指標又雙叒下降了,我到底該怎么給老板分析?

通過多維度拆解數(shù)據(jù),我們發(fā)現(xiàn)了一種考察數(shù)據(jù)整體和不同部分時,會得到相反結論的現(xiàn)象,稱之為辛普森悖論。

當我們對兩個變量進行分組研究時,在分組中都占優(yōu)勢的一方,在總評中反而成為失勢的一方。

比較著名的當屬1973年加利福尼亞大學伯克利分校性別歧視的例子,男生錄取率為44%,女生錄取率為35%,根據(jù)這個數(shù)據(jù)有人就覺得該校有性別歧視的傾向,但如果每個院系分開來看錄取率的話,可以發(fā)現(xiàn),A B D F四個院女生的錄取率都高于男生。這個悖論告訴我們一個簡單的統(tǒng)計數(shù)字不能完全描述其背后的復雜意義,因此只看到數(shù)據(jù)整體,而忽視數(shù)據(jù)內各個部分的差異是不對的。

對比分析


在進行對比分析時,主要考慮兩個問題,和誰比,以及如何比。

和誰比

  • 和自己比:同比、環(huán)比、定比、與目標值的對比、縱比、橫比、特定時期的對比

  • 和行業(yè)比:與行業(yè)平均水平比

如何比

  • 數(shù)據(jù)整體的大小:平均值、中位數(shù)

  • 數(shù)據(jù)整體的波動:變異系數(shù)

  • 趨勢變化:折線圖、同比、環(huán)比

推薦一篇講對比分析的文章:
數(shù)據(jù)對比分析法,看這篇就夠了!

注:比較的對象規(guī)模一致才有可比性
A/B測試就是應用了對比分析

假設檢驗分析

分析問題發(fā)生的原因,也叫歸因分析,“為什么”的問題,指標下降的問題

相關分析

研究兩種或兩種以上數(shù)據(jù)之間關系的方法,如果一個指標和另一個指標是一起變化的,說明它們是相關的,而如果是一個指標先變化從而導致了另一個指標的變化,說明它們是有因果性的。

關于相關性也可以參考下面這篇文章:
再說相關性分析

需要注意的是,相關性并非因果性,現(xiàn)實生活中,100%的因果關系很難找到。如何判別是相關還是因果呢?答案就是:單變量控制法,控制其他因素不變,只改變一個因素,然后觀察這個因素對結果的影響。

群組分析

也叫同期群分析,也就是對數(shù)據(jù)分組后對比。

比如按時間分析留存率,目的是找到留存率低的組,然后進一步分析這些組。

還有流失用戶分析、金融逾期分析等


RFM分析

RFM分析用來對用戶進行價值分類,從重要價值用戶到一般挽留用戶,識別有價值的用戶,進行精細化運營,不斷將用戶轉化為重要價值用戶。

這里的R F M分別對應:

  • R-最近一次消費間隔

  • F-消費頻率

  • M-消費金額

如信用卡會員服務,就是采用RFM分析后進行運營的一個例子,不能對用戶采取同樣的運營策略,否則可能導致流失。


有關RFM分析在Excel里怎么實現(xiàn),可以參考這篇文章:
RFM分析-用戶價值細分的精準運營方法

注意:

  • 對RFM值要根據(jù)業(yè)務的不同靈活運用


AARRR模型

AARRR模型用來分析用戶行為,為產(chǎn)品運營制定決策,實現(xiàn)用戶增長。
對應產(chǎn)品運營的5個重要環(huán)節(jié):

  • Acquisition-獲取用戶:用戶如何找到我們

  • Activation-激活用戶:用戶的首次體驗如何

  • Retention-提高留存:用戶會回來嗎

  • Revenue-增加收入:如何賺到更多的錢

  • Refer-推薦:用戶會推薦給其他人嗎

有關AARRR模型的問題還可以參考下面這篇文章:
數(shù)據(jù)分析應關注AARRR模型的哪些指標

獲取用戶階段,我們比較關心以下指標:

  • 渠道曝光量

  • 渠道轉換率

  • 日新增用戶數(shù)

  • 日應用下載量

  • 獲客成本

激活用戶階段,需要找到“啊哈時刻”,就是讓用戶情不自禁地喜歡上產(chǎn)品亮點、發(fā)出贊嘆的時刻。

留存階段,核心目標是讓用戶養(yǎng)成使用習慣,重點關注留存率指標

增加收入階段,主要關注:

  • 總量相關指標,如成交總額、成交數(shù)量

  • 人均情況指標,如ARPU/ARPPU、人均訪問時長

  • 付費情況指標,如付費率、復購率

推薦階段,也叫病毒營銷,或自傳播,主要關注:

    • 轉發(fā)率

  • 轉化率

  • K因子


漏斗分析


漏斗分析是衡量業(yè)務流程每一步的轉化率的分析方法,在各行各業(yè)都有相應的應用,如用戶轉化的分析、用戶流失分析、流量監(jiān)控等。目的在于定位問題節(jié)點,找到有問題的環(huán)節(jié)在哪。

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2. 不友善:不尊重用戶及其所貢獻內容的信息或行為。主要表現(xiàn)為:
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3. 發(fā)布垃圾廣告信息:以推廣曝光為目的,發(fā)布影響用戶體驗、擾亂本網(wǎng)站秩序的內容,或進行相關行為。主要表現(xiàn)為:
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4. 色情低俗信息,主要表現(xiàn)為:
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5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
    1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容;
    2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內容;
    3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯(lián)。


6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
    1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病;
    2)求推薦算命看相大師;
    3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
    1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶;
    2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
    3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。


8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
    1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
    5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


9. 其他危害行為或內容,主要表現(xiàn)為:
    1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
    2)不當評述自然災害、重大事故等災難的;
    3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
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二、違規(guī)處罰
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