¿Cuáles son los tres métodos comunes de análisis de datos?
Este artículo analizará tres métodos comunes de análisis de datos:
1. Análisis de tendencias
El análisis de tendencias generalmente es adecuado para el seguimiento a largo plazo de indicadores básicos, como como tasa de clics, GMV, número de usuarios activos, etc. Hacer un gráfico de tendencias de datos simple no es un análisis de tendencias. El análisis de tendencias se trata más de identificar cambios en los datos y analizar las causas de esos cambios.
El mejor resultado del análisis de tendencias es un ratio. En el análisis de tendencias es necesario aclarar varios conceptos: mes a mes, año a año y ratio de base fija. El período mes a mes se refiere a la comparación entre las estadísticas de este período y las estadísticas del período anterior. Por ejemplo, al comparar febrero de 2019 con enero de 2019, el período mes a mes puede indicar la tendencia reciente de los cambios. pero habrá ciertas diferencias estacionales. Para eliminar las diferencias estacionales, existe un concepto interanual, como por ejemplo febrero de 2019 en comparación con febrero de 2018. El índice de base fija es más fácil de entender. Significa comparar con un determinado punto base. Por ejemplo, tomando enero de 2018 como punto base, el índice de base fija compara febrero de 2019 con enero de 2018.
Por ejemplo: en febrero de 2019, el número de usuarios activos mensuales de una determinada APP fue de 20 millones, un aumento intermensual del 2% respecto a enero y un aumento interanual. del 20% respecto a febrero del año pasado. Otro propósito central del análisis de tendencias es explicar la tendencia. Para los puntos de inflexión obvios en la línea de tendencia, se debe dar una explicación razonable de lo sucedido, ya sea por una razón externa o interna.
2. Análisis comparativo de datos
Al observar los datos sobre los cambios de tendencia de forma independiente, de hecho, en muchos casos no se puede explicar el problema, por ejemplo, si los beneficios de una empresa aumentan en un. 10%, no podemos juzgar la calidad de esta empresa. Si otras empresas de la industria donde se encuentra esta empresa generalmente tienen un crecimiento negativo, un 5% es mucho. Si otras empresas de la industria tienen un crecimiento promedio del 50%. entonces este es un número muy pobre.
El análisis comparativo consiste en dar a los datos aislados un marco de referencia razonable; de lo contrario, los datos aislados no tienen sentido. Aquí recomiendo un círculo de intercambio de tecnología de big data: 658558542 para superar los cuellos de botella técnicos y mejorar las habilidades de pensamiento.
En términos generales, los datos a comparar son los fundamentos de los datos, como la situación de la industria, la situación de todo el sitio, etc. A veces, en las pruebas de iteración de productos, los puntos de referencia de comparación se establecen artificialmente para aumentar la persuasión. Esas son las pruebas A/B.
Lo más crítico de la prueba comparativa es que los grupos A/B solo mantienen una única variable, y las demás condiciones siguen siendo las mismas. Por ejemplo, para probar el efecto de la revisión de la página de inicio, es necesario mantener consistente la calidad del usuario de los grupos A/B, el tiempo en línea consistente y los canales de origen consistentes. Sólo así se podrán obtener datos más convincentes.
3. Análisis de segmentación de datos
Al sacar algunas conclusiones preliminares, es necesario refinarlas y desmontarlas aún más, porque en el proceso de utilizar algunos indicadores integrales, algunos datos se borrarán También es necesario analizar los detalles de los datos clave y los cambios en los propios indicadores. La división aquí debe ser una división fina y multidimensional. Los métodos de división comunes incluyen:
Tiempo: si hay cambios en los datos en diferentes períodos cortos de tiempo.
Subcanal: Si hay cambios en el tráfico o productos de diferentes fuentes.
Segmentar usuarios: ¿Existen diferencias entre los usuarios recién registrados y los usuarios antiguos, y existen diferencias entre los usuarios avanzados y los usuarios de bajo nivel?
Por región: Si hay cambios en los datos en diferentes regiones.
División de componentes: por ejemplo, la búsqueda consta de términos de búsqueda y se puede dividir en diferentes términos de búsqueda; el tráfico de la tienda se genera a partir de tiendas no utilizadas y se puede dividir en diferentes tiendas.
El análisis de división es un método muy importante para preguntar varios porqués es la clave para llegar a conclusiones, y dividir paso a paso es el proceso de preguntar constantemente por qué.
4. Resumen
Las tendencias, comparaciones y divisiones incluyen básicamente las partes más básicas del análisis de datos. Ya sea que se trate de validación o análisis de datos, es necesario buscar constantemente tendencias, hacer comparaciones y segmentaciones para sacar conclusiones finalmente válidas.
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