作为数据分析师需要了解的知识有很多,但是想要真正做好数据分析工作,必然需要了解清楚常用的数据分析方法,那么常用的数据分析方法有哪些?
对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法.常见的对比有横向对比和纵向对比.
横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比,例如,不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比,不同商品在同一时间的销量,利润率等的对比.
纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化,例如,环比,同比和定基比,也就是本月销售额与上月销售额的对比,本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比,本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等.
利用对比分析法可以对数据规模大小,水平高低,速度快慢等做出有效的判断和评价.
分组分析法是指根据数据的性质,特征,按照一定的指标,将数据总体划分为不同的部分,分析其内部结构和相互关系,从而了解事物的发展规律.根据指标的性质,分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组.所谓属性指标代表的是事物的性质,特征等,如姓名,性别,文化程度等,这些指标无法进行运算;而数据指标代表的数据能够进行运算,如人的年龄,工资收入等.分组分析法一般都和对比分析法结合使用.
预测分析法主要基于当前的数据,对未来的数据变化趋势进行判断和预测.预测分析一般分为两种:一种是基于时间序列的预测,例如,依据以往的销售业绩,预测未来3个月的销售额;另一种是回归类预测,即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,例如,根据用户网页浏览行为,预测用户可能购买的商品.
漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率,在互联网行业的应用较普遍.比如,对于信用卡申请的流程,用户从浏览卡片信息,到填写信用卡资料,提交申请,银行审核与批卡,最后用户激活并使用信用卡,中间有很多重要的环节,每个环节的用户量都是越来越少的,从而形成一个漏斗.使用漏斗分析法,能使业务方关注各个环节的转化率,并加以监控和管理,当某个环节的转换率发生异常时,可以有针对性地优化流程,采取适当的措施来提升业务指标.
AB测试分析法其实是一种对比分析法,但它侧重于对比A,B两组结构相似的样本,并基于样本指标值来分析各自的差异.例如,对于某个App的同一功能,设计了不同的样式风格和页面布局,将两种风格的页面随机分配给使用者,最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣,了解用户的喜好,从而进一步优化产品.
除此之外,要想做好数据分析,读者还需掌握一定的数学基础,例如,基本统计量的概念(均值,方差,众数,中位数等),分散性和变异性的度量指标(极差,四分位数,四分位距,百分位数等),数据分布(几何分布,二项分布等),以及概率论基础,统计抽样,置信区间和假设检验等内容,通过相关指标和概念的应用,让数据分析结果更具专业性.
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