我们来讲一下应对大数据分析的几个方法.
第一, 数字和趋势
看数字, 看趋势是最基础进行展示相关数据管理信息的方式.
在数据分析中, 教师可以同时通过直观的数字或趋势图表, 迅速发展了解例如市场的走势, 订单的数量, 业绩完成的情况等等, 从而更加直观的吸收数据管理信息, 有助于提高决策的准确性和实时性.
第二, 维度分解
当单数或宏观趋势, 也需要打破不同维度的数据, 以获得更精确的数据洞察.
在选择维度时, 需要进行仔细思考其对于分析数据结果的影响.
第三, 用户分群
对于谁符合一定的行为或背景资料, 分类处理的用户, 经常谈到的是用户聚类的手段.
也可以同时通过进行提炼某一群用户的特定环境信息, 创建该群体对于用户的画像 -- 例如访问购物网站, 寄送地址在北京的用户, 可以被归类为 "北京" 用户群体.
而对于 "北京" 的用户群体, 可以进一步观察他们的频率购买的产品, 类别, 时间, 所以创建了用户群体的肖像 -- 在数据分析中, 往往可以针对特定行为, 特定背景的用户信息进行有针对性的用户管理运营和产品结构优化, 效果会更加具有明显.
第四, 转化漏斗
大多数企业的现金流, 可以概括为一个漏斗.
漏斗进行分析是最常见的数据技术分析研究手段方法之一, 无论是注册转化漏斗, 还是电商下单的漏斗.
通过漏斗进行分析可以从先到后还原用户转化的路径, 分析企业每一个转化节点的效率. 其中, 往往把重点放在三个要点:
第一, 从开始到结束, 整体转换效率是多少?
第二, 每一步的转化率可以是多少?
第三, 这一步走到原因在什么地方的损失? 流失的用户提供符合哪些行为特征?
第五, 行为轨迹
关注轨道的行为, 以了解真实的用户行为.
数据索引本身往往只是抽象的真实情况, 例如, 网络分析等指标, 如果你看一下用户访问和页面浏览量量, 是断然不会完全了解用户如何使用您的产品 -- 通过大数据技术手段, 还原用户的行为轨迹, 有助于增长团队关注用户的实际生活体验, 发现具体分析问题, 根据不同用户可以使用习惯设计企业产品, 投放内容.
第六, 留存分析
在人口红利的时代渐渐褪去, 比获得一个新的用户远不如留住老客户的成本.
每一款产品, 每一项工作服务, 都应该核心企业关注的留存, 确保做实每一个不同客户.
可以理解通过数据分析的情况下保留, 通过分析用户的行为或行为组和回访之间的关联, 想方设法提高保留.
目前, 就是这六个方法, 仅供参考.
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3731401.html