Was sind die gängigen Methoden der Big-Data-Analyse?

Trendanalysen werden im Allgemeinen zur langfristigen Verfolgung von Kernindikatoren verwendet. Vergleichende Analyse: Vergleichen Sie sich horizontal mit sich selbst und vergleichen Sie vertikal mit anderen (z. B. Mitbewerbern). Die Quadrantenanalyse unterteilt jedes Vergleichsobjekt auf der Grundlage unterschiedlicher Daten in vier Quadranten. Kreuzanalyse, Kreuzpräsentation von Daten aus mehreren Dimensionen und kombinierte Analyse aus mehreren Blickwinkeln.

Die Aktualisierung von Wissenschaft und Technologie und die rasante Entwicklung des Internets treiben den Beginn des Big-Data-Zeitalters voran eine unvorhersehbare Menge an Datenfragmenten. Nur durch die Erfassung, Verwaltung, Verarbeitung und Sortierung dieser riesigen Datenbanken innerhalb eines angemessenen Zeitraums können Unternehmen Unternehmen dabei helfen, die gewünschten Daten zu erhalten und so Geschäfts- und Managementstrategien besser vorschlagen zu können.

Gemeinsame Methoden der Datenanalyse

1. Trendanalyse

Wenn es viele Daten gibt und wir daraus Daten gewinnen möchten die Daten schneller, Wenn es bequemer ist, Dateninformationen zu entdecken, müssen Sie die Leistungsfähigkeit von Grafiken nutzen. Die sogenannte Leistungsfähigkeit von Grafiken besteht darin, sie mit Hilfe von Excel oder anderen Zeichenwerkzeugen zu zeichnen.

Trendanalysen werden im Allgemeinen zur langfristigen Verfolgung von Kernindikatoren wie Klickrate, GMV und Anzahl aktiver Benutzer verwendet. Im Allgemeinen wird ein einfaches Datentrenddiagramm erstellt, aber nur das Erstellen eines Datentrenddiagramms ist keine Analyse. Es muss wie oben beschrieben sein, welche Änderungen sich im Trend der Daten ergeben, ob es eine Periodizität gibt, ob es einen Wendepunkt gibt, und analysieren die Gründe dafür, unabhängig davon, ob es sich um einen internen oder externen Grund handelt. Das beste Ergebnis einer Trendanalyse sind Kennzahlen. Es gibt monatliche, jährliche und feste Basisquoten. Wie stark das BIP beispielsweise im April 2017 im Vergleich zum März gestiegen ist, ist das Verhältnis zum Vormonat. Das Verhältnis zum Vormonat spiegelt den jüngsten Trendwechsel wider, hat jedoch saisonale Auswirkungen. Um saisonale Effekte zu eliminieren, wird eine jährliche Berechnung eingeführt. Beispielsweise ist die BIP-Wachstumsrate im April 2017 im Vergleich zu April 2016 die jährliche Wachstumsrate. Das feste Basisverhältnis ist einfacher zu verstehen, das heißt, ein bestimmter Basispunkt ist festgelegt. Beispielsweise werden die Daten im Januar 2017 als Basispunkt verwendet, und das feste Basisverhältnis ist der Vergleich zwischen den Daten im Mai 2017 und dem Daten im Januar 2017.

2. Quadrantenanalyse

Teilen Sie jedes Vergleichsobjekt anhand unterschiedlicher Daten in vier Quadranten ein. Wenn IQ und EQ unterteilt werden, können sie in zwei Dimensionen und vier Quadranten unterteilt werden, und jede Person hat ihren eigenen Quadranten. Im Allgemeinen garantiert der IQ die Untergrenze einer Person und der EQ erhöht die Obergrenze einer Person.

Ein Beispiel für die Quadrantenanalysemethode, die zuvor in der tatsächlichen Arbeit verwendet wurde. Im Allgemeinen werden registrierte Benutzer von P2P-Produkten von Kanälen Dritter angezogen. Wenn die Qualität und Quantität der Verkehrsquellen in vier Quadranten unterteilt werden kann und dann ein fester Zeitpunkt ausgewählt wird, um die Verkehrskosteneffektivität jedes Kanals zu vergleichen, wird der Die Qualität kann standardmäßig an der Gesamtmenge der Retention gemessen werden. Behalten Sie weiterhin Kanäle mit hoher Qualität und hoher Menge bei, erweitern Sie die Einführungsmenge von Kanälen mit hoher Qualität und geringer Menge, bestehen Sie Kanäle mit geringer Qualität und geringer Menge und probieren Sie die Lieferstrategien und -anforderungen von Kanälen mit geringer Qualität und hoher Menge aus Eine solche Quadrantenanalyse ermöglicht uns eine vergleichende Analyse. Sie erhalten ein sehr intuitives und schnelles Ergebnis.

3. Vergleichende Analyse

Horizontaler Vergleich: Beim horizontalen Vergleich geht es um den Vergleich mit sich selbst. Die gängigsten Datenindikatoren müssen mit dem Zielwert verglichen werden, um zu beantworten, ob wir das Ziel im Vergleich zu unserem letzten Monat erreicht haben, um zu beantworten, wie stark wir im Norden gewachsen sind.

Vertikaler Vergleich: Einfach ausgedrückt handelt es sich um den Vergleich mit anderen. Wir müssen uns mit unseren Wettbewerbern vergleichen, um unsere Frage nach unserem Marktanteil und unserer Marktposition zu beantworten.

Viele Leute mögen sagen, dass eine vergleichende Analyse sehr einfach klingt. Lassen Sie mich ein Beispiel geben. Es gibt eine E-Commerce-Check-in-Seite, deren PV 5000 betrug. Wie fühlen Sie sich, wenn Sie solche Daten hören?

Sie werden nichts spüren. Wenn der durchschnittliche PV dieser Check-in-Seite 10.000 beträgt, bedeutet dies, dass es gestern ein großes Problem gab. Wenn der durchschnittliche PV der Check-in-Seite 2.000 beträgt, bedeutet dies Gestern gab es einen Sprung. Die Daten dienen nur zum Vergleich und können Sinn ergeben.

4. Kreuzanalyse

Die vergleichende Analyse umfasst sowohl horizontale als auch vertikale Vergleiche. Wenn Sie sowohl horizontale als auch vertikale Vergleiche wünschen, gibt es die Methode der Kreuzanalyse. Bei der Kreuzanalysemethode werden Daten aus mehreren Dimensionen kreuzweise dargestellt und eine kombinierte Analyse aus mehreren Blickwinkeln durchgeführt.

Bei der Analyse von App-Daten wird normalerweise in iOS und Android unterteilt.

Die Hauptfunktion der Kreuzanalyse besteht darin, Daten aus mehreren Dimensionen zu segmentieren und die relevantesten Dimensionen zu ermitteln, um die Gründe für Datenänderungen zu untersuchen.

Erklärung:

Trends, Vergleiche, Quadranten und Schnittpunkte umfassen die grundlegendsten Teile der Datenanalyse. Ganz gleich, ob es um Datenüberprüfung oder Datenanalyse geht, ob es darum geht, Trends zu finden, Vergleiche anzustellen, Quadranten zu unterteilen und Unterteilungen vorzunehmen, nur Daten können ihre gebührende Rolle spielen.

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