在日常工作中遇到简单的业务问题,可以直接查看数据进行验证并解决,但遇到复杂的问题时,可能看到数据都无从下手,拿到数据也看不出什么问题。
下面介绍几种常见又比较通用的数据分析方法,希望这些分析方法能够成为你进行数据分析和解决业务问题的利器。
在数据分析工作中,你可能经常遇到这样的问题:从浏览到消费的转化率一直很低,那到底该优化哪里呢?如果你要投放广告该怎么选择对象人群呢?
遇到类似的问题,我们需要将具体的业务问题和数据之间建立一种关系,然后通过一些分析方法和分析工具,让我们在遇到此类问题时知道:我该选择什么样的分析工具或分析方法去解决实际业务中的问题。
对比分析法
俗话说:没有对比就没有伤害。数据分析的最终目的是对现实的情况或一个功能的好坏做评估,这里最常用的方法就是对比分析法啦。 接下来介绍对比分析法中的三个问题:比什么?如何比?跟谁比?
——比什么
1.绝对值
绝对值是本身就具备价值的数字 ,比如:电商平台的销售金额、公众号的阅读数等。当然,如果只看绝对值,是无法得知事情严重到什么程度的。
2.比例值
在具体环境中看比例值才具备对比价值,比如:电商平台的详情页转化率,复购率等。需要注意的是:比例值是一个除法计算,很容易把数量级的一些数字给忽略了,比如说:85除100和85000除100000得到的都是同样的值。
——如何比
1.环比
环比是与当前时间范围相邻的上一个时间范围对比。 以下图为例:如果是日环比,则是拿星期二的数据与星期一的数据比,同理,周环比呢,则是拿本周的数据和上一周的数据对比,那月环比自然也是拿本月的数据与上一个月的数据对比了。
环比适合分析短期内具备连续性数据的业务场景。
举个栗子:比如说我们要做一个为期10天促销活动,在做这个活动的过程中,每天都会去观察活动的效果,根据前一天的活动效果来优化后面的活动过程,而这个活动之前没有做过,没法与以前的活动效果进行对比,这个时候就要看日环比数据了。 环比适用于根据相邻时间范围的数字对当前时间范围的指标进行设定。
比如给我们的产品设定每月新增用户为100000,但是第一月我们只做到10000,第二个月只做到12000,那我们就需要跟据前面两月的实际情况进行对比,调整第三个月及之后的目标了。
2.同比
同比是与当前时间范围上层时间范围的前一范围中同样位置数据对比。 举个栗子:今天是4月16日(当前时间范围),月同比就是选择3月16日来同4月16日进行同比计算。
同比的使用场景有:打赏的流水、销售流水等。像旅行、餐饮、骑行这些会受季节性影响的产品,会拿今年的这个日/月或一个时间段跟去年的同期进行比较。
同比更适合去观察长期的数据集。
举个栗子:公司每年都会进行“双十一”大促,这个时候我们对比数据时可以把今年的同去年的,或者去年同前年的数据进行对比。
同比适用于观察的时间周期里有较多干扰,而我们希望某种程度上消除这些干扰。比如说短视频类的产品,是不是需要考虑工作日和周末以及其他节假日呢。
——和谁比
1.和自己比
时间维度:拿昨天跟前天比,拿这个星期跟上个星期比(环比、同比)等等。 不同业务线:跟公司不同的业务线进行对比,比如说做线上汽车交易的,拿新车和二手车比。
二手车数据涨跌厉害,那新车有这种情况吗?
往期均值:这里不同于时间维度,像留存、销售额、日活这些都是比较连续的数据,每天都会产生新的指标。但是有很多事情不是连续性的,它不会每天都产生数据,这个时候就要根据往期这些数据的均值进行对比。
2.各行业比
在实际的业务中,如果跟自己比找不到原因,那么就需要跟行业比,看是自身的原因,还是行业的趋势导致的跌或者涨。
都跌:如果都跌,咱能不能比同行跌得少? 举个栗子:A公司的跌了10%,咱们公司跌了30%,那么在这个相对竞争的环境中,咱跌的是更多的,通过这样的对比,就可以找到原因并解决这个问题。
都涨:如果都涨,咱能不能比同行涨得快? 都涨也是一样的道理,如果A公司涨了30%,咱们只涨了10%,也能找到原因,并给出解决方案。因为如果不这样做,那么相对于竞争对手而言,咱还是在跌的。
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
最近我发现一个绝招,用DeepSeek AI处理Excel数据简直太爽了!处理速度嘎嘎快! 平常一整天的表格处理工作,现在只要三步就能搞 ...
2025-04-01你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过?别担心,“山有木兮:统计学极简入门(Python)” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗? 有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是 ...
2025-03-31在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时,当抖音精准推来你的梦中情猫时,当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你,你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时,他到底在考察什么? ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下,数据俨然成为企业的命脉,贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下,从平台的交易数据,到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域,DAU(日活跃用户数)是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营,还是数据分析师,DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好,产品优化效果差不了!可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的,那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21在企业数据分析中,指标体系是至关重要的工具。不仅帮助企业统一数据标准、提升数据质量,还能为业务决策提供有力支持。本文将围 ...
2025-03-20解锁数据分析师高薪密码,CDA 脱产就业班助你逆袭! 在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的 ...
2025-03-19在 MySQL 数据库中,查询一张表但是不包含某个字段可以通过以下两种方法实现:使用 SELECT 子句以明确指定想要的字段,或者使 ...
2025-03-17在当今数字化时代,数据成为企业发展的关键驱动力,而用户画像作为数据分析的重要成果,改变了企业理解用户、开展业务的方式。无 ...
2025-03-172025年是智能体(AI Agent)的元年,大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久,这几天Manus又成为媒体头条 ...
2025-03-14以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-13以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/go ...
2025-03-12以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-11