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常用的9种数据分析方法,解决99%的数据分析需求

摘要:要注意数据分析方法并非只有做数据分析工作中会用到,生活中也颇有用处,换个角度思考问题或许就能发现新的世界。

​以下整理的是常见的数据分析方法,不同的分析方法适用于不同的场景。要注意数据分析方法并非只有做数据分析工作中会用到,生活中也颇有用处,换个角度思考问题或许就能发现新的世界。

一、为什么要学习分析方法?

当你不会分析方法时:

  1. 没有数据分析意识。经常会说,我觉得,我感觉,我认为。
  2. 只有统计的数据分析。做了很多图表,却发现不了业务中存在的问题。
  3. 只会工具的数据分析。学了很多工具(Excel,SQL,Python等),但是面对问题,还是不会分析。

二、什么是分析方法?

分析方法是分析问题的思路,可以把零散的想法变成有逻辑、有条理的思路。

三、常用的分析方法有哪些?

  1. 逻辑树分析方法
  2. PEST分析方法
  3. 多维度拆解分析方法
  4. 对比分析方法
  5. 假设检验分析方法
  6. AARRR漏斗模型
  7. RFM模型8.杜邦分析方法

//逻辑树分析方法

分析目的:将复杂问题变得简单。逻辑树是将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展,帮助我们理清所有的思路,避免重复和无关的思考。

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//EST分析方法

分析目的:行业分析。PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(politics),E是经济(economy),S是社会(society),T是技术(technology)。在分析一个企业集团所处的背景的时候,通常是通过这四个因素来分析企业集团所面临的状况。

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//多维度拆解分析方法

分析目的:多个角度思考。多维度拆解分析方法,是从业务需求出发,从不同的角度(维度)去拆解分析问题。可以从指标构成来拆解,分析单一指标的构成;也可以从业务流程来拆解,按业务流程进行拆解分析。

//对比分析方法

分析目的:对比。对比分析方法,是指将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们的差异,从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比的时候要分清楚是和谁在比,通常分为:和自己比,和行业比。

如何进行对比?

(1)数据整体的大小:平均值、中位数;

(2)数据整体的波动:变异系数;

(3)趋势变化:

①时间折线图。

②环比,是和上一个时间段对比,用于观察短期的数据集。例如本周和上周对比,本月和上月对比。

③同比,是与去年同一个时间段进行对比,用于观察长期的数据集。

//假设检验分析方法

分析目的:如何解决业务问题。假设检验分析方法是逻辑推理的过程,分为3个步骤:提出假设、收集证据、得出结论,可以从3个维度(用户、产品、竞品)、4P营销理论、业务流程提出假设。作用是提高逻辑思维能力、分析问题发生的原因(归因分析)。

//AARRR漏斗模型分析方法

分析目的:用户行为分析/产品运营。

AARRR漏斗模型是Acquisition(获客)、Activation(激活)、Retention(留存)、Revenue(变现)、Refer(推荐),这个五个单词的缩写,分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

  1. 获取用户(Acquisition):用户如何找到我们?
  2. 激活用户(Activation):用户的首次体验如何?
  3. 提高留存(Retention):用户会回来吗?
  4. 增加收入(Retention):如何赚到更多钱?
  5. 推荐(Retention):用户会告诉其他人吗?

//RFM模型分析方法

分析目的:用户价值分类。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。通过一个客户的近度(Recency)、频度(Frequency)以及额度(Monetary)3项指标来描述该客户的价值状况。

(1)近度(Recency)指客户最近的一次消费是什么时候;

(2)频度(Frequency)是顾客在限定的期间内所购买的次数;

(3)额度(Monetary)是客户的消费金额,“二八定律”(又名“帕雷托法则”)曾作出过这样的解释:公司80%的收入来自于20%的客户。

//杜邦分析方法

分析目的:财务分析。 杜邦分析法(DuPont Analysis)是利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。是将净资产收益率(ROE)分解为三部分(利润率,总资产周转率和财务杠杆)进行分析的方法。

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