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互联网运营数据分析有哪些方法?

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标签: 数据分析 互联网运营数据分析方法
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细分方法可以分为两类,一类逐步分析,比如:来北京市的访客可分为朝阳,海淀等区;另一类是维度交叉,如:来自付费SEM的新访客。

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较,从数量上展示和说明研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值,通过相同维度下的指标对比,可以发现,找出业务在不同阶段的问题。

漏斗帮助我们解决两方面的问题:在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点;在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程收到损害。

同期群(cohort)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。

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。

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    数据分析的5种细分方法有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1.按时间细分

    时间可以细分为不同的跨度,包括年、月、周、日、时、分、秒等等,不同的时间跨度,数据表现可能大不相同。

    比如说,按照月度来看,产品的销量可能变化不大,但是如果细分到每一天,可能就有比较剧烈的变化,我们应该找到这些变化的数据,并分析变化背后的原因,而不是让它淹没在整月汇总数据的表象之中。

    2.按空间细分

    空间主要是指按地域进行划分,包括世界、洲、国家、省份、城市、区等等。

    比如说,把全国的 GDP 数据,细分到每一个省份。

    空间作为一个相对抽象的概念,也可以代表其他与业务相关的各种事物,比如产品、人员、类别等等,只要有助于理解事物的本质,都可以尝试拿来进行细分。

    3.按过程细分

    把业务细分为一些具体的过程,往往能够让复杂的问题简单化。

    比如说,把订单发货细分为 5 个过程,想办法提升每个过程的效率,从而缩短发货的时间。

    再比如,把用户的生命周期,细分为 5 个重要的过程,即:获取、激活、留存、盈利、推荐。

    4.按公式细分

    有时候一个指标,是可以用公式计算出来的。

    比如说,销售额 = 销售数量 * 平均单价,销售数量 = 新客户购买数量 + 老客户购买数量,以此类推。

    再比如,在财务分析中,权益净利率 = 资产净利率 * 权益乘数,其中:资产净利率 = 销售净利率 * 资产周转率,以此类推。

    5.按模型细分

    数据分析的模型有很多,我们可以根据业务的实际情况,选择合适的模型,在此基础上进行细分,得出相应的分析结论。

    比如说,按照波士顿矩阵,把企业产品细分为「市场占有率」和「销售增长率」两个维度,然后画一个四象限矩阵图,其中每个象限就代表一类产品,即:明星产品、金牛产品、瘦狗产品和问题产品,对每一类产品,分别建议采取不同的发展策略。

    再比如,按照 RFM 模型,把客户按三个维度进行细分,即:最近一次消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary),从而得到 8 种客户类别,从而有针对性地采取不同的营销策略。

    数据挖掘具有哪些特点?
    刘老师 数据分析师

    1、基于大量数据:并非说小数据量上就不可以进行挖掘,实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是,一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律,另一方面来说,小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

    2、非平凡性:所谓非平凡,指的是挖掘出来的知识应该是不简单的,绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算,我发现了一个有趣的现象,到本场比赛结束为止,这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言,但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

    3、隐含性:数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识,而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具,例如报表和OLAP,完全可以让用户找出这些信息。

    4、新奇性:挖掘出来的知识应该是以前未知的,否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识,才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

    5、价值性:挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”,看起来神乎其神,却什么用处也没有。这只是一种误解,不可否认的是在一些数据挖掘项目中,或者因为缺乏明确的业务目标,或者因为数据质量的不足,或者因为人们对改变业务流程的抵制,或者因为挖掘人员的经验不足,都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明,数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

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