当前位置:主页 > 数据分析 > 数据分析法常用的那些方法技巧
201605/22

数据分析法常用的那些方法技巧

 

作者:admin321 文章分类:数据分析 发布时间:2016-05-22 Comments 围观:
数据分析

随着互联网不断发展,消费者的各种行为和习惯都跟互联网息息相关,在每天产生数以亿计的数据中,如何提炼出油价会的信息是目前大数据的一个主要目的,随着2015年大数据概念的提出,把握好大数据这个节点像一场战役的总指挥影响着整个战役的胜败一样,数据分析师的思想对于整体分析思路,甚至分析结果都有着关键性的作用。

数据分析针对不同的项目有着不同的防线和含义,如理做市场调查的同时会关注的数据可能做网站数据分析人就用不上,但是在这些繁复的数据处理工作中,却有着很多类似之处,如一般我们会对数据做对比分析、分布分析、趋势分析、TOP N分析等,其中对比分析又分为同比分析、环比分析。

数据分两种,维度和度量,分析就是维度和度量的组合。那么作为一个互联网运营人员,比不可少的要知道几种大数据时代常用的数据分析方法和技巧,提升工作效率优化工作方向,本文运营那点事为你搜罗了一些常用的大数据分析方法和模型。

一、数据对照,俗称对比



 

不知道卖家们对于看到第一幅图有什么感觉,先别急,接下来看第二幅图:

可能第二幅图就明白了很多,这就是一个对比,有个参照。否则单一的看看一个内容,根本不知道在做什么。

二、数据拆分

这种方法运用在寻找问题的时候比较多,还是看图:

比如当流量出现了问题,那就要一层一层往下剥析问题具体是出现在了底下的哪个点。

三、数据降维、升维
 


上图一眼望去,就觉得密密麻麻,完全都不知道看什么。这个时候,在分析的思维上,就要想目的到底是什么,哪些数据是有用的,然后把那些不必要的先删除掉,结果就清楚很多。而升维就刚好相反,就可以看看是否数据量够,是否需要增加一些维度。后面文章会详细讲解。

四、数据结果假说

这种说法更熟知一点的叫做假设,是一种逆向的思维,最常用到的地方是制定计划的时候,从结果看原因。比如目标是卡排名卡到第几位,那么就需要去想,要达到这种结果,需要什么样的一个条件。一步一步反向的去制定,这样不会偏离达到目标的方向。

真正的数据分析是一个很大的内容,如果涉及到算法,不管是数据挖掘方面还是统计分析方面的其中某一个,都有上百种细分的算法,各种流派、验证方式,后面会一一展开。

五、数据分类

分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业机会。

六、变化和偏差分析

偏差包括很大一类潜在有趣的知识,如分类中的反常实例,模式的例外,观察结果对期望的偏差等,其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中,管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

 

数据分析


 

 



转载请注明出处云天博客-数据分析法常用的那些方法技巧 :


文章作者:admin321
本文地址:
版权所有 © 未注明“转载”的博文一律为原创,转载时必须以链接形式注明作者和原始出处!
如果你觉得文章不错,您可以推荐给你的朋友哦!