三种常见的数据分析常用方法拆解——九数云

标签：数据分析常用方法 | 发布时间： 2023-03-15 9:45:05

数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。本文分享了三种数据分析常用方法拆解。

下面就给大家详细拆解三种数据分析常用方法，让我们的数据分析少走弯路。

一、公式拆解法

什么是公式拆解分析法

所谓公式拆解法就是针对某项指标，用公式表现该指标的影响因素，例如日销售额的影响因素是各商品的销售额，找到影响因素后，需要对影响因素的影响因素进行拆解。

公式拆解法是数据分析常用方法中针对问题的层级式解析，在拆解之前，不能盲目拆解，需要有目的性的找方向，从而挖掘原因。

二、对比分析法

什么是对比分析法

对比要点一：对比建立在同一标准维度上。

对比要点二：拆分出相关影响因素。

对比要点三：各项数据对比需要建立数据标准。

对比分析法的维度可以分为同比、环比、定基比等不同的对比方法：对比分析相较于其他数据分析常用方法的优点是，能看出基于相同数据标准下，由其他影响因素所导致的数据差异，而对比分析的目的在于找出差异后进一步挖掘差异背后的原因，从而找到优化的方法。

三、二八分析法

经济学定律中说80%的财富掌握在20%的人手中，而在运营中可以发现，80%的贡献度来自于20%的用户。

在数据分析中，我们将二八法则和长尾理论这两个数据分析常用方法合起来用。

在数据分析中二八法则的应用：

在数据分析中，二八法则和长尾理论和应用于用户分析和业务分析2个方面：

（1）20%的头部用户：凭什么那么优秀

在用户分析上，通过二八法则建立用户分群，将所有用户切割成一个又一个的实验组，对实验组的用户进行单体特征分析，目的只有一个，同样都是用户，凭什么你们那么优秀？

在数据分析中，单体分析与群体特征分析同样重要，然而我们不可能对上万的用户进行个体分析，可能的是对头部用户进行个体行为分析，建立群体样本。

也就是说，你想提升什么指标，就找到这个指标表现优秀的用户。那么20%的用户也很多怎么办呢？可以主动设置数据区间。

（2）20%的头部业务：带头大哥的应有觉悟

针对业务分析的目的在于找到爆款内容的特征。

例如资讯类产品中对阅读量头部文章的分析，一方面是对文章的特征进行分析，另一方面，是对阅读用户的分析。