Kaedah analisis data yang biasa digunakan

Kaedah analisis data yang biasa digunakan termasuk: 1. Kaedah analisis komparatif; 3. Kaedah analisis struktur; ; 8. Kaedah analisis kuadran 9. Kaedah analisis indeks; "Kaedah analisis perbandingan" adalah untuk membandingkan data untuk menganalisis perbezaan antara data, termasuk perbandingan statik dan perbandingan dinamik.

1. Kaedah analisis perbandingan

ialah kaedah analisis perbandingan, yang membandingkan data untuk menganalisis perbezaan antara data, termasuk perbandingan statik dan perbandingan dinamik. Perbandingan statik juga dipanggil perbandingan mendatar, iaitu perbandingan penunjuk yang berbeza pada masa yang sama, juga dipanggil perbandingan menegak, adalah perbandingan nilai penunjuk dalam tempoh yang berbeza di bawah keadaan keseluruhan yang sama. Tujuannya adalah untuk mendedahkan perkembangan, perubahan dan keteraturan perkara yang diwakili oleh data.

Perbandingan mendatar: Perbandingan mendatar ialah membandingkan dengan diri sendiri. Penunjuk data yang paling biasa perlu dibandingkan dengan nilai sasaran untuk menjawab sama ada kita telah mencapai matlamat berbanding dengan bulan lepas kita, untuk menjawab berapa banyak kita telah berkembang di sekitar utara.

Perbandingan menegak: Ringkasnya, ia bermakna membandingkan dengan orang lain. Kita perlu membandingkan dengan pesaing kita untuk menjawab soalan kita tentang bahagian dan kedudukan kita dalam pasaran.

2. Kaedah analisis kumpulan

Digabungkan dengan kaedah kontras, asingkan objek yang berbeza dalam populasi dan bandingkannya untuk memahami hubungan data yang wujud.

3. Kaedah analisis struktur

Juga dikenali sebagai analisis perkadaran, ia menganalisis perkadaran setiap komponen secara keseluruhan dan perubahan dalam komposisi, supaya dapat memahami ciri-ciri dan perubahan arah aliran sesuatu.

4. Kaedah analisis pengekalan

Kaedah analisis pengekalan ialah model analisis yang digunakan untuk menganalisis penyertaan pengguna dan tahap aktiviti. Ia mengkaji berapa ramai pengguna yang melakukan tindakan awal akan melakukan tindakan seterusnya. Dari perspektif pengguna, lebih tinggi kadar pengekalan, lebih baik produk itu memahami keperluan teras pengguna, dan pengguna yang lebih aktif akan ditukar menjadi produk, yang akhirnya membantu syarikat.

Sebagai contoh, kami boleh memerhatikan situasi pengekalan pengguna dalam tempoh masa yang berbeza dan membandingkan perubahan pengekalan pengguna yang seterusnya merentas pelbagai saluran, aktiviti dan gelagat utama untuk menemui faktor yang mempengaruhi yang meningkatkan kadar pengekalan pengguna, seperti memerhatikan kadar pengekalan pengguna yang telah menerima kupon Adakah kadar pengekalan lebih tinggi daripada pengguna yang belum menerima kupon?

5. Kaedah analisis silang

ialah kaedah analisis tiga dimensi, yang sering digunakan untuk menganalisis korelasi antara pembolehubah. Kaedah pemaparan silang data dari dimensi berbeza dan menjalankan analisis gabungan dari pelbagai sudut.

Analisis perbandingan merangkumi kedua-dua perbandingan mendatar dan menegak. Jika anda mahukan perbandingan mendatar dan menegak, terdapat kaedah analisis silang. Kaedah analisis silang adalah untuk mempersembahkan data dari pelbagai dimensi dan melaksanakan analisis gabungan dari pelbagai sudut. Apabila menganalisis data apl, ia biasanya dibahagikan kepada iOS dan Android. Fungsi utama analisis silang adalah untuk membahagikan data daripada pelbagai dimensi dan menemui dimensi yang paling relevan untuk meneroka sebab perubahan data.

6. Kaedah analisis corong

Digabungkan dengan kaedah perbandingan dan analisis kumpulan, anda boleh membandingkan kesan pengoptimuman sebelum dan selepas pautan yang sama, kadar penukaran kumpulan pengguna yang berbeza dan kadar penukaran produk serupa dalam industri yang sama . Ia mencerminkan status tingkah laku pengguna dan status penukaran pengguna pada setiap peringkat dari titik permulaan hingga titik akhir Dua penunjuk yang biasa digunakan ialah kadar penukaran dan kadar churn.

7. Kaedah analisis matriks

ialah kaedah analisis korelasi matriks Ia menggunakan dua sifat penting sesuatu perkara sebagai asas analisis untuk melakukan analisis korelasi klasifikasi untuk menyediakan rujukan untuk penyelesaian masalah dan peruntukan sumber.

8. Kaedah analisis kuadran

Bahagikan setiap subjek perbandingan kepada empat kuadran berdasarkan data yang berbeza. Jika IQ dan EQ dibahagikan, mereka boleh dibahagikan kepada dua dimensi dan empat kuadran, dan setiap orang mempunyai kuadran sendiri. Secara umumnya, IQ menjamin had bawah seseorang, dan EQ meningkatkan had atas seseorang.

Contoh kaedah analisis kuadran yang digunakan dalam kerja sebenar sebelum ini. Secara amnya, pengguna berdaftar produk p2p tertarik dengan saluran pihak ketiga Jika kualiti dan kuantiti sumber trafik boleh dibahagikan kepada empat kuadran, maka titik masa tetap dipilih untuk membandingkan keberkesanan kos trafik setiap saluran boleh diukur dengan jumlah pengekalan sebagai standard. Teruskan mengekalkan saluran berkualiti tinggi dan kuantiti tinggi, mengembangkan kuantiti pengenalan saluran berkualiti tinggi dan kuantiti rendah, lulus kualiti rendah dan kuantiti rendah, dan cuba strategi penyampaian dan keperluan kualiti rendah dan kuantiti tinggi . Analisis kuadran sedemikian membolehkan kami menjalankan analisis perbandingan Anda mendapat hasil yang sangat intuitif dan pantas.

9. Kaedah analisis trend

Apabila terdapat banyak data dan kami ingin menemui maklumat data daripada data dengan lebih cepat dan lebih mudah, kami perlu menggunakan kuasa grafik pada masa ini adalah menggunakan EXCEl atau lain-lain Gunakan alat lukisan untuk melukis dia.

Analisis aliran biasanya digunakan untuk penjejakan jangka panjang penunjuk teras, seperti kadar klik lalu, GMV dan bilangan pengguna aktif. Secara amnya, carta trend data yang mudah dibuat, tetapi hanya membuat carta trend data bukanlah analisis Ia mestilah seperti di atas, apakah perubahan dalam aliran data, adakah terdapat sebarang periodicity, adakah terdapat titik infleksi, dan menganalisis. sebab di sebaliknya, tidak kira Adakah ia sebab dalaman atau sebab luaran. Keluaran terbaik daripada analisis trend ialah nisbah. Terdapat nisbah bulan ke bulan, tahun ke tahun dan asas tetap. Sebagai contoh, berapa banyak KDNK meningkat pada April 2017 berbanding Mac, ini ialah nisbah bulan ke bulan Nisbah bulan ke bulan mencerminkan arah aliran yang berubah-ubah, tetapi ia mempunyai kesan bermusim. Untuk menghapuskan kesan bermusim, pengiraan tahun ke tahun diperkenalkan Sebagai contoh, kadar pertumbuhan KDNK pada April 2017 berbanding April 2016 ialah kadar pertumbuhan tahun ke tahun. Nisbah asas tetap lebih mudah difahami, iaitu titik asas tertentu adalah tetap Contohnya, data pada Januari 2017 digunakan sebagai titik asas, dan nisbah asas tetap ialah perbandingan antara data pada Mei 2017 dan. data pada Januari 2017.

10 Kaedah Analisis Penunjuk

Dalam kerja sebenar, apabila kita mendapat beberapa carta data visual atau jadual Excel, kita boleh terus menggunakan beberapa penunjuk asas dalam statistik untuk melakukan analisis data, seperti purata, mod, Median, maksimum, minimum, dsb., di bawah kami akan memperkenalkannya masing-masing:

Purata

Purata, juga dipanggil kaedah analisis purata, merujuk kepada kaedah pengiraan purata untuk menggambarkan keadaan keseluruhan di bawah keadaan masa dan lokasi tertentu Kaedah analisis tahap umum untuk sesuatu ciri kuantitatif. Penunjuk yang biasa digunakan bagi kaedah analisis purata termasuk min aritmetik, min harmonik, min geometri, mod dan median, dsb. Yang paling biasa ialah min aritmetik, iaitu purata atau min dalam kehidupan harian.

Penunjuk purata boleh digunakan untuk membandingkan tahap perbezaan antara fenomena yang serupa di rantau yang berbeza, industri yang berbeza, unit yang berbeza, dll. Ia lebih meyakinkan daripada menggunakan penunjuk jumlah untuk membandingkan. Di samping itu, menggunakan penunjuk purata untuk membandingkan perubahan dalam fenomena tertentu dalam tempoh sejarah yang berbeza juga boleh menerangkan dengan lebih baik arah aliran dan corak yang ditemui.

Mod, median

Mod ialah nombor wakil dalam data, yang mencerminkan tahap kepekatan data. Contohnya, yang terbaik, paling popular dan paling memuaskan semuanya berkaitan dengan mod. Pada asasnya, mod mencerminkan penunjuk data yang paling kerap berlaku dalam data Apabila melakukan analisis data, kita boleh mengekstrak beberapa ciri umum penunjuk data ini, kemudian memperhalusi dan meringkaskannya, dan kemudian melukis beberapa cadangan untuk penambahbaikan.

Median terutamanya mencerminkan kecenderungan pusat set data, seperti taburan normal kami yang lebih biasa Contohnya, kami ingin mengira pendapatan per kapita bandar tertentu Sebenarnya, kebanyakan pendapatan per kapita berada dalam julat tertentu Di dalam, hanya sebilangan kecil yang paling rendah dan paling tinggi.

Apabila melakukan analisis data, jika perbezaan antara setiap data adalah kecil, nilai purata akan mewakili lebih baik dan jika perbezaan antara data adalah besar, terutamanya jika terdapat nilai ekstrem individu, menggunakan median atau mod mempunyai perwakilan yang lebih baik; .

Nilai maksimum (minimum)

Nilai maksimum (minimum) agak biasa apabila melakukan kerja analisis data, tetapi kami tidak memberi perhatian khusus kepadanya. Nilai terbaik dianalisis sebagai wakil biasa dan outlier, seperti juara jualan dalam pasukan jualan, produk e-dagang popular, dsb.

11. Kaedah analisis penilaian menyeluruh

Tukarkan berbilang penunjuk kepada penunjuk yang boleh menggambarkan situasi komprehensif untuk penilaian, seperti penilaian faedah ekonomi perusahaan. Termasuk kaedah analisis komponen utama, kaedah analisis sampul data, kaedah penilaian kabur, dsb.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah analisis data yang biasa digunakan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!