일반적인 데이터 분석 방법

데이터 분석은 비즈니스 배경을 기반으로 데이터를 해석하고 숨겨진 데이터 뒤에 있는 정보를 정제 및 요약하며 가치 있는 콘텐츠를 발견하는 것입니다. 왜냐하면 이 과정에서 데이터는 객관적이고 사람은 주관적이기 때문입니다. 동일한 데이터를 가지고 서로 다른 사람들이 도출한 결론은 다를 수도 있고 완전히 반대될 수도 있지만 결론 자체는 옳고 그름이 아닙니다. 따라서 객관적인 데이터와 주관적인 데이터 정보의 격차를 해소하기 위한 몇 가지 과학적 분석 방법이 필요합니다. 더 나은, 더 포괄적이고 더 빠른 속도로 제공됩니다.

일반적으로 사용되는 데이터 분석 방법은 무엇입니까?

트렌드 분석

데이터가 많고, 그 데이터에서 더 빠르고 편리하게 데이터 정보를 찾아내고 싶을 때, 이때 소위 그래픽의 힘을 활용해야 합니다. EXCEl을 사용하거나 다른 그리기 도구를 사용하여 그리는 것입니다.

트렌드 분석은 일반적으로 클릭률, GMV, 활성 사용자 수와 같은 핵심 지표를 장기간 추적하는 데 사용됩니다. 일반적으로 간단한 데이터 추세 차트를 작성하지만 단순히 데이터 추세 차트를 만드는 것만으로는 분석이 되지 않습니다. 위와 같이 데이터의 추세에 어떤 변화가 있는지, 주기성이 있는지, 변곡점이 있는지 분석해야 합니다. 그 이유는 내부적 이유인지 외부적 이유인지에 관계없이 발생합니다. 추세 분석의 가장 좋은 결과는 비율입니다. 월별, 연간별, 고정기본비율이 있습니다. 예를 들어 2017년 3월 대비 2017년 4월 GDP가 얼마나 증가했는지를 월별 비율로 표현하는데, 월별 비율은 최근 변화 추세를 반영하지만 계절적 영향도 있습니다. 계절적 영향을 제거하기 위해 전년 대비 계산을 도입합니다. 예를 들어 2016년 4월 대비 2017년 4월의 GDP 성장률은 전년 대비 성장률입니다. 고정기저율은 특정 기준점이 고정되어 있다는 뜻으로 이해하기 쉽습니다. 예를 들어 2017년 1월의 데이터를 기준점으로 사용하고, 고정기준율은 2017년 5월의 데이터와 2017년 5월의 데이터를 비교한 것입니다. 2017년 1월 데이터입니다.

비교분석

수평비교 : 수평비교는 자신과 비교하는 것입니다. 가장 일반적인 데이터 지표는 목표 값과 비교하여 목표를 달성했는지 지난 달과 비교하여 북쪽 주변에서 얼마나 성장했는지 대답해야 합니다.

수직비교: 쉽게 말하면 다른 사람과 자신을 비교하는 것을 의미합니다. 우리는 시장에서 우리의 점유율과 위치에 대한 질문에 답하기 위해 경쟁사와 비교해야 합니다.

많은 사람들은 비교 분석이 매우 간단하다고 말할 수 있습니다. 예를 들어보겠습니다. 전자상거래 체크인 페이지가 있는데 어제 pv가 5000이었습니다. 그런 데이터를 들으면 어떤 느낌이 드시나요?

아무런 느낌은 없으실 겁니다. 체크인 페이지의 평균 PV가 10,000이라면 어제 큰 문제가 있었다는 뜻입니다. 2,000이라면 점프가 있었다는 뜻입니다. 어제 비교만 하면 데이터를 이해할 수 있습니다.

사분면 분석

각 비교 주제를 다양한 데이터를 기반으로 4개의 사분면으로 나눕니다. IQ와 EQ를 나누어 보면 2차원, 4사분면으로 나눌 수 있으며, 사람마다 자신만의 사분면이 있습니다. 일반적으로 IQ는 사람의 하한선을 보장하고, EQ는 사람의 상한선을 높입니다.

이전에 실제 작업에서 사용했던 사분면 분석 방법의 예입니다. 일반적으로 p2p 제품의 등록 사용자는 타사 채널에 매력을 느낍니다. 트래픽 소스의 품질과 양을 4개 사분면으로 나눌 수 있다면 고정된 시점을 선택하여 각 채널의 트래픽 비용 효율성을 비교합니다. 표준으로 총 보유량으로 측정할 수 있습니다. 지속적으로 고품질, 대량 채널 유지, 고품질, 소량 채널 도입 수량 확대, 저품질, 소량 통과, 저품질, 대량 채널의 전달 전략 및 요구사항 시도 이러한 사분면 분석을 통해 매우 직관적이고 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.

교차 분석

비교 분석에는 수평 비교와 수직 비교가 모두 포함됩니다. 수평 비교와 수직 비교를 모두 원한다면 교차 분석 방법이 있습니다. 교차 분석 방법은 여러 차원의 데이터를 교차 제시하고 여러 각도에서 결합 분석을 수행하는 것입니다.

앱 데이터를 분석할 때 보통 iOS와 Android로 구분됩니다.

교차 분석의 주요 기능은 여러 차원의 데이터를 세분화하고 가장 관련성이 높은 차원을 찾아 데이터 변경 이유를 탐색하는 것입니다.

일반적인 차원은 다음과 같습니다.

시간 공유: 다양한 기간에 데이터가 변경되었는지 여부.

채널별: 다양한 트래픽 소스의 데이터에 변화가 있는지 여부.

사용자 분류: 신규 사용자와 기존 사용자 사이에 차이가 있나요? 고레벨 사용자와 저레벨 사용자 사이에 차이가 있나요?

지역별: 지역별 데이터 변경 여부.

교차분석법은 대략적인 것에서 미세한 것까지의 과정으로 세분화 분석법이라고도 할 수 있습니다.

요약:

추세, 비교, 사분면 및 교차점에는 데이터 분석의 가장 기본적인 부분이 포함됩니다. 데이터 검증이든 데이터 분석이든, 추세 파악, 비교, 사분면 구분, 세분화 등 데이터만이 제 역할을 할 수 있습니다.

위 내용은 일반적인 데이터 분석 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!