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数据处理的方法(9种常用的数据分析方法,推荐收藏)
2022-11-23 20:18:05

9种常用的数据分析方法,推荐收藏

数据处理的方法(9种常用的数据分析方法,推荐收藏)

以下是常用的数据分析方法,不同的分析方法适用于不同的场景。需要注意的是,数据分析方法不仅只用于数据分析工作,在生活中也很有用。换个角度思考问题,或许能发现一个新世界。

  1. 逻辑树分析法


如果你分析的目的是为了简化复杂的事情,你可以使用逻辑树分析法。著名的费米问题就是使用逻辑树分析法。


在求职面试中,经常会问到这类问题:
国内有多少产品经理?
深圳地铁高峰时段的客流量是多少?
公司楼下摆摊的月收入是多少?

这些估算类的问题可以分解成逻辑树,把一个复杂的问题细分为可以具体量化的问题。


2、多维拆解分析法:
例如,评估一家公司需要多个维度。

其实我觉得这个思路和逻辑树差不多。将一个模糊的问题分解为多个子问题。

3.PEST分析方法

严格来说,这有点假大空,只能说和数据分析有关,但是如果你是做行业分析的,可以用PEST分析,一般在市场研究中使用。

Political Factors:政治环境

Economic Factors:经济环境

Social and cultural Factors:社会环境

Technological Factors:技术环境


详情请参考人人都是产品经理对少儿编程行业的PEST分析:\nhttps://www.sohu.com/a/382315498_114819

4、对比分析法:

如果要比较好坏,可以使用比较分析法。
例如,女朋友问:我白吗?就是在做比较。

不知道在哪一门课之前听过这句话:好的数据指标一定是比例,好的数据分析一定要有对比。的确,现在的数据分析工作根本就离不开对比。

5、假设检验分析方法:


如果要查找问题的原因,可以使用假设检验分析方法。比如侦探片就经常使用这种方法,先假设再论证。

数据处理的方法(9种常用的数据分析方法,推荐收藏)

类比数据分析就是先假设某种原因导致了不好的结果,然后用数据来证明。假设论证法是工作中常用的方法,可以快速提高你的业务思考能力。

6、相关分析法:


如果想知道A和B之间的关系,就需要使用相关分析法。例如,云量与降雨事件的概率之间存在很强的正相关关系。
同样的,就有负相关、不相关、非线性相关。在实际工作中,我们会做一个散点图来分析两个不同事物之间的相关性:


比如抖音、B站推荐我喜欢的视频。豆瓣推荐喜欢的电影使用相关分析。

但相关分析的使用必须与实际业务相结合。

比如:我家门前的树每年都在增长,这个国家的GPD也每年都在上升。尽管它看起来是正相关,但实际上与它无关。

7、群组分析法:

如果要分析用户留存和流失,则需要使用群组分析法。
产品发布版本的更新是否会导致用户增长或流失。可以根据用户使用产品的时间特征进行数据分组,例如可以将用户分成使用产品x天的用户组。

下面的RFM分类也是一种很好的分类方法。

8.RFM分类


如果要按价值对用户进行分类,则需要使用RFM分析方法来实现精细化运营。
其实和矩阵法类似,只不过是将二维矩阵转化为三维。

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的​研究,客户数据库中有 3 个神奇的元素。这 3 个要素构成了数据分析的最佳指标:

最近一次消费 (Recency)

消费频率 (Frequency)

消费金额 (Monetary)

9.最终路径法

也可以称为漏斗法,AARRR也是漏斗法的一种。如果要分析用户行为或产品运营,则需要使用最终路径法。通过管理起始和目标之间的步骤以及数据反馈来精细化运营。


比如网上商城从点击到支付的用户行为分析,在线教育点击到付费转化等。
常用的数据分析方法就介绍到这里,但说到底还是要结合实际的业务场景,否则一切都是空谈。
最后,以上内容属于比较基础的数据分析方法,实际工作中还有深层次的问题有待解决。如果你想系统高效地学习数据分析,可以报名参加CPDA数据分析师培训,来体验数据分析如何真正解决业务问题。

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