Quelles sont les méthodes courantes d'analyse du Big Data ?

L'analyse des tendances est généralement utilisée pour le suivi à long terme des indicateurs de base. Analyse comparative, se comparer horizontalement et se comparer verticalement avec les autres (comme les concurrents). L'analyse des quadrants divise chaque sujet de comparaison en quatre quadrants en fonction de données différentes. Analyse croisée, présentation croisée de données provenant de plusieurs dimensions et analyse combinée sous plusieurs angles.

La mise à jour de la science et de la technologie et le développement rapide d'Internet sont à l'origine de l'avènement de l'ère du Big Data. Chaque jour, tous les horizons en génèrent. une quantité imprévisible de fragments de données. Ce n'est qu'en capturant, gérant, traitant et triant ces énormes bases de données dans un délai raisonnable que les entreprises pourront aider les entreprises à obtenir les données qu'elles souhaitent et ainsi mieux proposer des stratégies commerciales et de gestion.

Méthodes courantes d'analyse des données

1. Analyse des tendances

Lorsqu'il y a beaucoup de données et que nous voulons en extraire les données plus rapidement. Lorsqu'il est plus pratique de découvrir des informations sur les données, vous devez utiliser la puissance des graphiques. La soi-disant puissance des graphiques consiste à utiliser EXCEl ou d'autres outils de dessin pour les dessiner.

L'analyse des tendances est généralement utilisée pour le suivi à long terme d'indicateurs de base, tels que le taux de clics, le GMV et le nombre d'utilisateurs actifs. Généralement, un simple graphique de tendance des données est créé, mais le simple fait de créer un graphique de tendance des données n'est pas une analyse. Il doit être comme ci-dessus, quels changements dans la tendance des données, y a-t-il une périodicité, y a-t-il un point d'inflexion et analyser. les raisons qui le sous-tendent, qu'il s'agisse d'une raison interne ou d'une raison externe. Le meilleur résultat de l’analyse des tendances est celui des ratios. Il existe des ratios mensuels, annuels et à base fixe. Par exemple, l'augmentation du PIB en avril 2017 par rapport à mars est le ratio mensuel. Le ratio mensuel reflète le changement de tendance récent, mais il a des effets saisonniers. Afin d'éliminer les effets saisonniers, un calcul annuel est introduit. Par exemple, le taux de croissance du PIB en avril 2017 par rapport à avril 2016 est le taux de croissance annuel. Le ratio de base fixe est plus facile à comprendre. Cela signifie fixer un certain point de base. Par exemple, les données de janvier 2017 sont utilisées comme point de base. Le ratio de base fixe est la comparaison entre les données de mai 2017 et les données de mai 2017. Janvier 2017.

2. Analyse des quadrants

Divisez chaque sujet de comparaison en quatre quadrants en fonction de données différentes. Si le QI et le QE sont divisés, ils peuvent être divisés en deux dimensions et quatre quadrants, et chaque personne a son propre quadrant. De manière générale, le QI garantit la limite inférieure d'une personne et le QE augmente la limite supérieure d'une personne.

Un exemple de la méthode d'analyse des quadrants utilisée auparavant dans des travaux réels. Généralement, les utilisateurs enregistrés de produits p2p sont attirés par les canaux tiers. Si la qualité et la quantité des sources de trafic peuvent être divisées en quatre quadrants, un moment fixe est sélectionné pour comparer la rentabilité du trafic de chaque canal. peut être mesuré par le montant total de rétention en standard. Continuer à maintenir des canaux de haute qualité et de grande quantité, augmenter la quantité d'introduction de canaux de haute qualité et de faible quantité, transmettre des canaux de faible qualité et de faible quantité et essayer les stratégies de livraison et les exigences de faible qualité et de grande quantité Une telle analyse par quadrant nous permet d'effectuer une analyse comparative. Vous obtenez un résultat très intuitif et rapide.

3. Analyse comparative

Comparaison horizontale : La comparaison horizontale consiste à comparer avec vous-même. Les indicateurs de données les plus courants doivent être comparés à la valeur cible pour déterminer si nous avons atteint l'objectif par rapport au mois dernier, pour déterminer dans quelle mesure nous avons grandi dans le Nord ;

Comparaison verticale : en termes simples, il s'agit de comparer avec les autres. Nous devons comparer avec nos concurrents pour répondre à notre question sur notre part et notre position sur le marché.

Beaucoup de gens diront peut-être que l’analyse comparative semble très simple. Laissez-moi vous donner un exemple. Il existe une page d'enregistrement de commerce électronique hier, son pv était de 5 000. Que ressentez-vous lorsque vous entendez de telles données ?

Vous ne ressentirez rien. Si le PV moyen de cette page d'enregistrement est de 10 000, cela signifie qu'il y a eu un problème majeur hier. Si le PV moyen de cette page d'enregistrement est de 2 000, cela signifie. il y a eu un saut hier. Les données sont uniquement à titre de comparaison, peuvent produire du sens.

4. Analyse croisée

L'analyse comparative comprend des comparaisons horizontales et verticales. Si vous souhaitez des comparaisons horizontales et verticales, il existe la méthode d'analyse croisée. La méthode d'analyse croisée consiste à présenter de manière croisée des données provenant de plusieurs dimensions et à effectuer une analyse combinée sous plusieurs angles.

Lors de l'analyse des données d'application, elles sont généralement divisées en iOS et Android.

La fonction principale de l'analyse croisée est de segmenter les données de plusieurs dimensions et de découvrir les dimensions les plus pertinentes pour explorer les raisons des modifications des données.

Explication :

Les tendances, les comparaisons, les quadrants et les intersections incluent les parties les plus élémentaires de l'analyse des données. Qu'il s'agisse de vérifier ou d'analyser des données, de trouver des tendances, de faire des comparaisons, de diviser des quadrants et de faire des subdivisions, seules les données peuvent jouer le rôle qui leur revient.

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