本文目录
- 数据如何分析 数据分析的方法和流程
- 如何分析数据 数据分析的基本步骤和方法
- 怎样进行数据分析
- 数据分析的8个流程与7个常用思路
- 常用的数据分析思路是什么
- 数据分析的基本思路是什么 怎么才有数据分析思路
- 数据分析应该怎么做
- 数据分析的思路有哪些
- 数据分析必读干货：简单而实用的3大分析方法
- 数据分析思路都有哪些
数据如何分析 数据分析的方法和流程
3.数据的可视化和展示：将数据进行可视化和展示，以便更好地理解和传达数据的含义。数据分析是数据分析的核心步骤，通过对数据进行分析，可以发现数据中的规律和趋势，从而为企业或个人提供决策支持。数据分析的主要方法包括以下几点：数据收集是数据分析的第一步，数据源可以是企业内部的数据库、调查问卷、网站访问记录等，也可以是外部的市场调查报告、行业分析报告等。数据收集需要注意以下几点：2.推论性统计分析：推论性统计分析是通过对样本数据的分析，推断总体数据的特征和趋势，比如假设检验、置信区间估计等。3.数据挖掘和机器学习：数据挖掘和机器学习是通过算法和模型对数据进行分析和预测，以便更好地发现数据中的规律和趋势，比如聚类分析、回归分析等。
如何分析数据 数据分析的基本步骤和方法
一、数据收集
四、数据应用
数据收集是数据分析的第一步，也是非常重要的一步。只有收集到足够的、准确的数据，才能进行有意义的数据分析。数据收集的方法有很多种，可以通过问卷调查、实地调查、网络爬虫、数据库查询等方式获取数据。在数据收集的过程中，要注意数据的准确性和完整性，以及保护数据的安全性和隐私性。
数据应用是指将分析好的数据应用到实际工作中，以解决实际的问题。数据应用的方法有很多种，可以制定营销策略、优化生产流程、风险控制等。在数据应用的过程中，要注意数据的有效性和可靠性，以及根据实际情况进行调整和改进。
二、数据清洗
总之，数据分析是一项复杂的工作，需要系统性、科学性和创造性。只有掌握了数据分析的基本步骤和方法，才能更好地利用数据，为实际工作提供有力支持。
怎样进行数据分析
进行数据分析方式如下：
1、要求明确：准确
明确需求主要是与他人沟通与需求相关的一切内容，并清晰准确地理解和表达相关内容。
在需求沟通中，通过掌握需求的核心内容，可以减少反复沟通。需求的核心内容可以从分析目的、分析主体、分析口径、分析思路、完成时间五个方面来确定。此外，在沟通的过程中，可以适当提出自己的想法，让需求更加清晰立体。
2、确定思路：全面、深入
分析思想是分析的灵魂，是细化分析工作的过程。分析思路清晰有逻辑，能有效避免反复分析问题。从分析目的出发，全面、深入地拆解分析维度，确定分析方法，最终形成完整的分析框架。
3、处理数据：高效
当我们进行数据分析时，我们可能会得到混乱的数据，这就要求我们清洁、整理、快速、准确地加工成适合数据分析的风格。
此时需要使用数据分析软件以工作流的形式提取数据模型的语义，通过易于操作的可视化工具将数据加工成具有语义一致性和完整性的数据模型。系统支持的数据预处理方法包括：采样、拆分、过滤和映射、列选择、空值处理、并行、合并行、元数据、JOIN、行选择、重复值去除等。
4、数据分析：合适的数据
分析数据在分析过程中的地位是首要任务。从分析的目的出发，运用适当的分析方法或模型，使用分析工具分析处理过的数据，提取有价值的信息。
5、显示数据：直观
展示数据又称数据可视化，是以简单直观的方式传达数据中包含的信息，增强数据的可读性，让读者轻松看到数据表达的内容。
6、写报告：建议落地，逻辑清晰
撰写报告是指以文件的形式输出分析结果，其内容是通过全面科学的数据分析来显示操作，可以为决策者提供强有力的决策依据，从而降低操作风险，提高利润。
在撰写报告时，为了使报告更容易阅读和有价值，需要注意在报告中注明分析目标、口径和数据来源；报告应图文并茂，组织清晰，逻辑性强，单一推理；报告应反映有价值的结论和建议。
7、效果反馈：及时
所谓效果反馈，就是选择合适有代表性的指标，及时监控报告中提出的战略执行进度和执行效果。只有输入和输出才能知道自己的操作问题点和闪点，所以效果反馈是非常必要的。反馈时要特别注意两点，一是指标要合适，二是反馈要及时。
数据分析的8个流程与7个常用思路
数据分析的8个流程与7个常用思路在产品运营过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是产品优化和产品决策的核心大脑。因此做好数据分析，是产品运营中最重要的环节之一。那么如何做好支付的数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。一、数据分析八流程：为什么分析？首先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的目的。比如，这次短信方式的数据分析，为什么要做这个分析。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。分析目标是谁？分析目标是谁？ 要牢记清楚的分析因子，统计维度是订单，还是用户，还是金额，还是用户行为。避免把订单当用户算，把用户当订单算（上周运营同学真实案例），算出的结果是差别非常大的。想达到什么效果？通过分析各个维度的用户，订单，找到真正的问题。例如这次的XX通道的分析，全盘下线，或维持现状不动，都不符合利益最大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现用户精细化运营已经非常必要了。需要哪些数据？支付的数据，茫茫大海，数据繁多，用“海”来形容一点都不为过。需要哪些源数据？付费总额，付费人数？新老用户维度？付费次数？转移人数？留存率？用户特征？画像？先整理好思路，列一个表。避免数据部门同学今天跑一个数据，明天又跑一个数据，数据部门同学也会比较烦。如何采集？直接数据库调取？或者交给程序猿导出？ 自己写SQL？运营同学不妨都学一下SQL，自力更生。如何整理？整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。如何分析？整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析？这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对用户很了解，对渠道很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取－转换－载入原理的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。运营同学比较容易聚在某个点上转圈走不出来。如何展现和输出？数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现？每一种图表的寓意是什么？下面列举下常用的8个图表：（1）、折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。（2）、柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。如支付宝与微信覆盖率差别。（3）、堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。例如我们需要表示各个支付方式的人数及总人数时。（4）、线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。（5）、条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。（6）、饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。（7）、复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。（8）、母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重。例如上次短信支付能力用户中，没有第3方支付能力的用户，中间有X%比例是没银行卡，X%比例是没微信支付账号等。图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。有一些数据，辛辛苦苦做了整理和分析，最后发现对结论输出是没有关系的，虽然做了很多工作，但不能为了体现工作量而堆砌数据。在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不仅体现数据分析的专业度，更是对报告阅读者的尊重。二、数据分析七思路：简单趋势通过实时访问趋势了解产品使用情况。如总流水，总用户，总成功率，总转化率。多维分解根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如新老用户、支付方式、游戏维度、产品版本维度、推广渠道、来源、地区、设备品牌等等维度。转化漏斗按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有下单率，成功转化率等。用户分群在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对；数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。例如我们这次对短信这类用户，短信里又有第3方和无第3方支付能力的，需要再进行分群的运营。细查路径数据分析可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。例如我们这次对新用户的运营，也非常有意思。留存分析留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“回访”的比例。通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。A/B 测试A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同；然后以某种规则（例如用户体验、数据指标等）优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。不单是支付的数据分析，其他的产品运营数据分析流程和思路也一样适用，只是支付数据相对其他产品而言，维度很多，以及组合的维度也非常多，因此就需要更清晰的思路和大局观，避免陷入到数据海洋中。
常用的数据分析思路是什么
【导读】现在，数据的重要性日益凸显。在使用数据的同时，数据的使用和挖掘也决定着企业的竞争价值。数据分析应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。那么，常用的数据分析思路是什么呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
1、明确思路
明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。
2、收集数据
收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据比如公司自己的业务数据库中的业务数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据例如一些公开出版物或者第三方的数据网站。
3、处理数据
处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。
4、分析数据
分析数据是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。
5、可视化
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。
6、撰写报告
撰写数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过清晰的结构和图文并茂的展现方式去展具有建设意义的解决方案。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“常用的数据分析思路是什么?”的全部内容，希望对大家有所帮助。所谓不做不打无准备之仗，总的来说随着大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员是很吃香的。
数据分析的基本思路是什么 怎么才有数据分析思路
【导读】在我们的日常工作生活中，经常会用到数据分析，比如领导需要举办一场活动，让你做个活动策划，你就要对客流量，成本，展现等各方面进行数据分析，做数据分析就好比做一件衣服，首先的先有设计图，然后在根据设计图分步骤的去制作成成品。下面我们就来说说数据分析的基本思路是什么?怎么才有数据分析思路?
数据分析方法论主要有PEST分析法，5W2H分析法，逻辑树分析法，4P营销理论(现在用的比较多是4C)，用户行为理论。下面呢，我就以5W2h分析方法，给大家详细的说明一下怎么建立完整的数据分析思路。
首先，先介绍一下什么是5W2H。
(1)WHAT——是什么?目的是什么?做什么工作?
(2)WHY——为什么要做?可不可以不做?有没有替代方案?
(3)WHO——谁?由谁来做?
(4)WHEN——何时?什么时间做?什么时机最适宜?
(5)WHERE——何处?在哪里做?
(6)HOW ——怎么做?如何提高效率?如何实施?方法是什么?
(7)HOW MUCH——多少?做到什么程度?数量如何?质量水平如何?费用产出如何?
例如要不要增加一个推广渠道，我们来形成一个完整的分析思路。
WHAT：一个引流的渠道，对这个渠道要有一定认识。
WHY ：目前其他的渠道的流量不能满足，做了渠道之后可能会增加多少流量。
WHO：是直接让其他渠道的人来负责，还是重新招一个操作过这个渠道的人。
WHEN：如果要做这个渠道，有没有时间来做，什么时候开始实施。
WHERE：如果是大公司，要考虑是总公司来做，还是分公司来做。
HOW：怎么做，是否有详细的解决方案，是否先参考同行竞争对手。
HOW MUCH：新增加的这个渠道，需要投入多少成本，人力成本，广告成本等等。
对每个环节进行分析，评估，然后综合每个环节，看看这个渠道是否值得开发。
以上就是小编为大家整理发布的关于“数据分析的基本思路是什么?怎么才有数据分析思路?”，希望对大家有所帮助。做熟悉分析最重要的就是有完整的思路，有了完整的思路才可以更清晰准确的去进行数据分析。更多相关内容，关注小编，持续更新。
数据分析应该怎么做
1.明确目的和思路
首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
2.数据收集
根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。
3.数据处理
数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。
4.数据分析
数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
5.数据展现
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
6.报告撰写
撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
数据分析的思路有哪些
1.细分分析
细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。因此通过细分分析扩大维度。细分方法可以分为两类，一类逐步分析，另一类是维度交叉。
2.对比分析
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，通过相同维度下的指标对比，找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。
3.同期分析
同期分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。
4.聚类分析
聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法;页面聚类则主要是相似，相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道，关键词等。
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数据分析必读干货：简单而实用的3大分析方法
导读：数据分析师需要哪些“专业技能”？如果有人建议你去学习R语言、tableau、PowerBI，那么我建议你不如先从最基础也是最核心的数据分析方法学起。 在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。 本文主要讲解日常数据分析中，最常用的三大数据分析方法 。内容虽然简单，但是其中充满了大量的细节方面的实用技巧。 01 对比 对比是所有数据分析方法中最基础，也是大家耳熟能详的一个。俗话说，无对比，不分析。说的就是对比分析法了。 在实际分析场景中，对比有不同的应用维度。比如有环比、同比、横比、纵比、绝对值对比，相对值对比等。下面我们分别解释一下它们的不同应用场景。 1. 绝对值对比与相对值对比 从概念上而言，绝对值包含正数、负数和零值。在电商数据分析中，一般是指正数之间的对比较多，如销售额、退货额等；相对值对比，则是指转化率、完成率等这类相对数之间的对比。 2. 环比 环比是指统计周期内的数据与上期数据的比较，比如2017年6月数据与2017年5月数据的比较。 在电商数据分析中，由于每个自然月之间的销售差额比较大，如果采用绝对指标，便很难通过对比观察到业务的变化。 因此，一般会采用相对指标来做环比分析，如2017年6月的销售达标率是102%，2017年5月的销售达标率是96%；这样便很容易知道两个月度之间转化率的好坏优劣了。然而，如果我们用绝对值来对比：2017年6月销售额500万，2017年5月销售额300万，这样的对比便很难判断究竟哪个月的销售额完成得更好。 3. 同比 同比是指统计周期内数据与去年同期数据之间的对比，比如2017年6月销售额是500万，2016年6月销售额是450万，同比增加11.1%。 在电商分析中，同比是应用最广泛的数据分析方法。通过同比，我们能大致判断店铺的运营能力在最近一年中，是保持增长还是呈下滑趋势。 同时，也可以根据同比增长趋势，来制订初步的销售计划。如表3-4所示，假设现在店铺流量同比下降8%（流量下降是平台趋势），客单价保持不变的情况下，要想实现店铺销售业绩的上升，唯有提升转化率。 因此，我们通过表3-4的模拟推算，可以得知，当转化率提升21%，到达0.35%时（0.35%转化率被认为是行业的平均值），业绩会提升11%。 ▼表3-4 店铺销售计划推算模拟表 4. 横向对比与纵向对比 所谓横向对比与纵向对比，是指空间与时间两个不同的维度之间的对比。横向对比是空间维度的对比，指同类型的不同对象在统一的标准下进行的数据对比。如“本店”与“竞品”之间的对比；纵向对比是时间维度的对比，指同一对象在不同时间轴上的对比。如前面提到的“同比”“环比”都是纵向对比。 5. 份额 严格地说，“份额”属于横向对比的一种。由于在实际分析场景中它经常会被忽略，因此单独罗列出来，加以说明。 在某些情况下，数据表格中多一个“份额”，会让表格清晰明了许多。 如表3-5所示，假设我们要分析“某品牌天猫、京东、唯品会三大渠道”的“上衣、下衣、连衣裙和其他”在“Q1～Q4季度”的销售趋势和表现。常规的分析方法是，按照表1的表格结构，将各种数据有层次地展现出来。这时，所有的销售数据在表格中可以层次分明地一览无余。 ▼表3-5 以份额处理的数据表格 但是，如表1这般的数据却不能直观告诉我们每个销售类别在不同渠道和不同季度的销售趋势是什么。因此，在数据分析中便需要加入表2这样的“份额”分析表格。如此，我们便可一目了然地掌握每个类别在不同渠道、不同时期的销售趋势。因此也就达到了数据分析的目的。 很多数据分析师往往只是完成了“表1”的分析步骤，却缺少临门一脚，没有把“表2”也同步呈现出来。 02 细分 细分，是一种从概念上理解非常容易，但实际应用起来却很难的分析方法。 细分分析法，常用于为分析对象找到更深层次的问题根源。难点在于我们要理解从哪个角度进行“细分”与“深挖”才能达到分析目的。就好像高中课程中解几何题一样，如果找对了“解题思路”，问题就迎刃而解；如果“解题思路”错了，劳心费力不说，问题还解决不了。 在实际应用中，细分有许多不同的方法，就如同我们在解题时，有各种不同的“解题思路”一样。有时候，面对同一个问题，两个不同的解题思路都可以达到解题的目的；但更多时候，只有唯一正确的解题思路才可以正确地解题。所以，在分析之前，选择正确的‘细分’方法便非常重要。 下面，我们就具体来看一下，在细分分析中，有哪些解题思路。 1. 分类分析 就是指对所有需要被分析到的数据单元，按照某种标准打上标签，再根据标签进行分类，然后使用汇总或者对比的方法来进行分析。 在服装行业中，常用于做分类分析的标签有“类目”“价格带”“折扣带”“年份”“季节”等。 通过从“年份”“季节”的维度来对商品库存进行细分，我们可以轻松地知道有多少货属于“库存”，有多少货属于“适销品”； 通过从“折扣带”的维度来对销售流水进行细分，我们可以大致知道店铺的盈利情况； 通过从“类目”的维度对销售流水和库存同时进行细分，我们可以知道统计周期内品类的销售动态与库存满足度。 2. 人—货—场 “人—货—场”能够为人提供宏观视野的分析。其原理类似于分类分析，即将所有需要被分析到的数据单元，打上“人”“货”“场”的标签，然后再进行相应的数据分析与处理。 在实际应用场景中，“人—货—场”分析法往往被灵活运用在初步诊断某一竞品店铺时。 如图3-3所示是利用“人—货—场”逻辑方法来分析竞品店铺的主流思路。在分析之前，先把“解题思路”用“人—货—场”的方式罗列出来，把所有能够想到的有用的“分支”都罗列出来，然后查漏补缺、标注重要与非重要。最后，再按此“解题思路”来进行分析。便可达到事半功倍的分析效果。 ▲图3-3 利用“人—货—场”细分方法初步分析竞品店铺 3. 杜邦分析法 细分分析方法中，还有一种知名的分析方法，叫“杜邦分析法”。在电商数据分析中，杜邦分析也是常被使用的分析方法之一。 百度百科中对杜邦分析的解释是：“杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用几种主要财务比率之间的关系来综合分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。”由此可见，杜邦分析主要是用于企业的财务分析之中。 但是在电商中，杜邦分析常被用于寻找销售变化的细小因素之中。如图3-4所示，便是根据杜邦分析原理，将所有影响到销售额的量化指标都统计出来的一种常用分析方法。此种方法，有助于我们从细小的数据颗粒中找到影响销售变化的元素。 ▲图3-4 销售变化的原因分析 03 转化 转化分析是电商、游戏等互联网行业的特定分析方法，在传统行业的零售分析中并不常见。转化分析常用于页面跳转分析、用户流失分析等业务场景。 转化分析的表现形式一般是选用漏斗模型，如图3-5所示，便是模拟了某电商店铺的流量转化情况，并以漏斗图的形式展现出来。 ▲图3-5 电商常见的流量转化漏斗图 这张图模拟了从店铺的浏览商品人数到加购人数，然后生成订单、支付订单，直到最后支付成功的漏斗示意图。 从图3-5的示例中，反推“转化”分析方法，我们应该得到以下结论： 转化分析方法的前提，是我们需要首先确定一条“转化路径”（如图3-5左侧的路径所示），这条路径就是我们的“解题方法”，是决定我们接下来的分析能否达成目标的重要因素。 当“转化路径”确定后，我们需要把“路径”中的各个“节点”罗列出来，并把节点下的重要数据统计出来。 最后，根据路径把各节点的数据用漏斗图的形式表达出来。 同时，转化分析还可用于店铺微观方面的“转化”洞察。譬如在某一次店铺举行大促活动时，我们需要分析大促期间“活动二级页”的流量转化效果如何。此时，我们便可以参照如图3-6所示的漏斗模型。 ▲图3-6 活动页效果分析的漏斗图 在以上案例中，我们将转化路径定义为“活动页→详情页→支付页面（下单）→支付成功（购买）”四个节点。然后统计每个页面的流量到达数量，于是得出如图3-6所示的漏斗图。 通过此图，可以清晰明确地诊断出此次活动二级页在“下单→付款”环节转化率仅40%，存在一定问题。在支付界面的流量跳失，很可能是价格过高所致。 本文摘编自《电商数据分析与数据化运营》，经出版方授权发布。
数据分析思路都有哪些
1、趋势分析
最简单、最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如点击率、GMV、活跃用户数。可以看出数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而分析原因。
2、多维分解
也就是通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。举个例子，对网站维护进行数据分析，可以拆分出地区、访问来源、设备、浏览器等等维度。
3、用户分群
针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行特定的优化和分析，将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。
4、漏斗分析
按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。例如将漏斗图用于网站关键路径的转化率分析，不仅能显示用户的最终转化率，同时还可以展示每一节点的转化率。
5、留存分析
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。衡量留存的常见指标有次日留存率、7日留存率、30日留存率等。
6、A/B 测试
A/B测试是为了达到一个目标，采取了两套方案，通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的好坏，需要选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。
7、对比分析
分为横向对比(跟自己比)和纵向对比(跟别人比)，常见的对比应用有A/B test，A/B test的关键就是保证两组中只有一个单一变量，其他条件保持一致。
8、交叉分析
交叉分析法就是将对比分析从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析，从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。
