일반적으로 사용되는 데이터 분석 방법

일반적으로 사용되는 데이터 분석 방법은 다음과 같습니다. 1. 비교 분석 방법 3. 구조 분석 방법 5. 교차 분석 방법 7. 매트릭스 분석 방법 8. 사분면 분석 방법 9. 추세 분석 방법 11. 종합 평가 분석 방법 '비교분석법'이란 데이터를 비교하여 데이터 간의 차이를 분석하는 방법으로 정적비교, 동적비교 등이 있다.

1. 비교 분석 방법

은 정적 비교, 동적 비교를 포함하여 데이터를 비교하여 데이터 간의 차이를 분석하는 비교 분석 방법입니다. 정적 비교는 서로 다른 지표를 동시에 비교하는 수평 비교라고도 하며, 수직 비교라고도 하는 동적 비교는 동일한 전체 조건에서 서로 다른 기간의 지표 값을 비교하는 것입니다. 데이터가 나타내는 사물의 전개, 변화, 규칙성을 드러내는 것이 목적이다.

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 남과 비교하는 것을 의미합니다. 우리는 시장에서 우리의 점유율과 위치에 대한 질문에 답하기 위해 경쟁사와 비교해야 합니다.

2. 그룹 분석 방법

대조 방법과 결합하여 모집단에서 서로 다른 성격의 개체를 분리하고 비교하여 고유한 데이터 관계를 이해합니다.

3. 구조 분석 방법

비율 분석이라고도 하며, 전체를 구성하는 각 구성 요소의 비율과 구성의 변화를 분석하여 사물의 특성과 변화 추세를 파악합니다.

4. 리텐션 분석 방법

리텐션 분석 방법은 사용자 참여 및 활동 수준을 분석하는 데 사용되는 분석 모델입니다. 사용자 입장에서는 유지율이 높을수록 제품이 사용자의 핵심 요구 사항을 더 잘 파악하고 더 많은 활성 사용자가 제품으로 전환되어 궁극적으로 회사에 도움이 됩니다.

예를 들어 다양한 시간대의 사용자 유지 상황을 관찰하고 다양한 채널, 활동, 주요 행동에 걸쳐 사용자의 후속 유지 변화를 비교하여 유지율 관찰 등 사용자 유지율을 향상시키는 영향 요인을 발견할 수 있습니다. 쿠폰을 받은 사용자의 유지율이 쿠폰을 받지 못한 사용자의 유지율보다 높은가요?

5. 교차 분석 방법

은 변수 간의 상관 관계를 분석하는 데 자주 사용되는 3차원 분석 방법입니다. 서로 다른 차원의 데이터를 교차 표시하고 다각도에서 통합 분석을 수행하는 방법입니다.

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 일반적으로 iOS와 Android로 구분됩니다. 교차 분석의 주요 기능은 데이터를 여러 차원에서 분할하고 가장 관련성이 높은 차원을 찾아 데이터 변경 이유를 탐색하는 것입니다.

6. 유입경로 분석 방법

비교분석과 그룹분석 방법을 결합하여 동일 링크의 최적화 전후 효과, 사용자 그룹별 전환율, 동종업계 유사상품의 전환율을 비교할 수 있습니다. . 시작점부터 종료점까지 각 단계의 사용자 행동현황과 사용자 전환율을 반영하며, 흔히 사용되는 2가지 지표는 전환율과 이탈률입니다.

7. 행렬 분석 방법

은 사물의 두 가지 중요한 속성을 분석의 기초로 사용하고 분류 상관 분석을 수행하며 문제 해결 및 자원 할당을 위한 참조 기반을 제공합니다.

8. 사분면 분석 방법

다양한 데이터를 바탕으로 각 비교 대상을 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.

9. 트렌드 분석 방법

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 수 등 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 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.

10. 지표 분석 방법

실제 작업에서 시각적 데이터 차트나 Excel 표를 얻을 때 통계의 일부 기본 지표를 직접 사용하여 평균, 모드, 중앙값, 최대값, 최소값 등의 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 등을 아래에서 각각 소개하겠습니다.

Average

Average는 평균 분석 방법이라고도 하며 특정 시간 및 위치 조건에서 전체 상황을 반영하여 평균을 계산하는 방법을 말합니다. 정량적 특성. 평균분석방법의 흔히 사용되는 지표로는 산술평균, 조화평균, 기하평균, 최빈값, 중앙값 등이 있다. 가장 많이 사용되는 것은 산술평균으로 일상생활의 평균 또는 평균을 말한다.

평균 지표를 사용하면 지역별, 산업별, 단위별 등에서 유사한 현상 간의 차이 정도를 비교할 수 있습니다. 전체 지표를 사용하여 비교하는 것보다 더 설득력이 있습니다. 또한 평균 지표를 사용하여 다양한 역사적 기간의 특정 현상의 변화를 비교하면 발견된 추세와 패턴을 더 잘 설명할 수 있습니다.

Mode, median

최빈수는 데이터의 대표 숫자로, 데이터의 집중도를 반영합니다. 예를 들어 최고, 가장 인기, 가장 만족스러운 것은 모두 모드와 관련이 있습니다. 기본적으로 모드는 데이터에서 가장 자주 발생하는 데이터 지표를 반영하며, 데이터 분석을 수행할 때 이러한 데이터 지표의 몇 가지 공통된 특성을 추출하고 이를 구체화하고 요약한 다음 개선을 위한 몇 가지 제안을 도출할 수 있습니다.

중앙값은 주로 데이터 세트의 중심 경향을 반영합니다. 예를 들어 특정 도시의 1인당 소득을 계산하려고 합니다. 실제로 대부분의 1인당 소득은 특정 범위 내에 있습니다. .내에서 가장 낮은 것과 가장 높은 것은 소수에 불과하다는 뜻입니다.

데이터 분석을 할 때 각 데이터 간의 차이가 작을수록 평균값이 더 잘 표현되고, 데이터 간의 차이가 클 경우, 특히 개별 극단값이 있는 경우 중앙값 또는 모드를 사용하는 것이 더 잘 표현됩니다. .

최대(최소) 값

최대(최소) 값은 데이터 분석 작업을 할 때 비교적 흔히 접하는 값이지만 우리는 이에 특별히 주의를 기울이지 않습니다. 최고의 가치는 영업팀 내 영업 챔피언, 인기 전자상거래 제품 등 전형적인 대표자와 이상치로 분석됩니다.

11. 종합평가 분석방법

다양한 지표를 기업 경제적 이익 평가 등 평가 상황을 종합적으로 반영할 수 있는 지표로 변환합니다. 주성분 분석 방법, 데이터 포괄 분석 방법, 퍼지 평가 방법 등을 포함합니다.

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