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数据分析的思维方式:数据分析的五大思维方式首先,我们要知道,什么叫数据分析其实从数据到信息的这个过程,就是数据分析数据本身并没有什么价值,有价值的是我们从数据中提取出来的信息_数据分析一数据信息然而,我们还要搞清晰数据分析的目的是什么目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求那末,在这个从数据到信息的过程中,肯定是有一些固定的思路,或者称之为思维方式下面给你一一介绍(本文用到的指标和维度是同一个意思)第一大思维【对照】【对照】俗称对照,单独看一个数据是不会有感觉的,必需跟另一个数据做对照才会有感觉比如下面的图和图a b图毫无感觉a销量180------------------------------------------------------------UQ160140120100SQ6040200今天图经过跟昨天的成交量对照,就会发现,今天跟昨天实则差了一大截b今天昨天PK205今天昨天这是最基本的思路,也是最重要的思路在现实中的应用非常广,比如选款测款、监控店铺数据等,这些过程就是在做【对照】,分析人员拿到数据后,如果数据是独立的,无法进行对照的话,就无法判断,等于无法从数据中读取实用的信第二大思维【拆分】分析这个词从字面上来理解,就是拆分和解析因此可见,拆分在数据分析中的重要性在派代上面也随处可见“拆分”一词,不少作者都会用这样的口吻经过拆分后,我们就清晰了……无非,我相信有不少朋友并没有弄清晰,拆分是怎么用的我们回到第一个思维【对照】上面来,当某个维度可以对照的时候,我们选择对比再对照后发现问题需要找出原因的时候?或者根本就没有得对照这个时候,【拆分】就闪亮登场了大家看下面一个场景运营小美,经过对照店铺的数据,发当今天的销售额惟独昨天的这个时候,我们再50%,怎么对照销售额这个维度,已经没故意义了这时需要对销售额这个维度做分解,拆分指标销售额二成交用户数*客单价,成交用户数又等于访客数*转化率详见图和图c d图是一个指标公式的拆解c数口客小价搜底■,目直通乍■钻展图是对流量的组成成份做的简单分解(还可以分很细很全)b拆分后的结果,相对于拆分前会清晰许多,便于分析,找细节可见,拆分是分析人员必备的思维之一第三大思维【降维】是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历?当数据维度太多的时候,我们不可能每一个维度都拿来分析,有一些有关联的指标,是可以从中筛选出代表的维度即可如下表口・・mimm ri【■MJU ni」■状■■珀2014/2/
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3.21480130■留_____n2/6这么多的维度,其实不必每一个都分析我们知道成交用户数/访客数二转化率,当存在这种维度,是可以通过其他两个维度通过计算转化出来的时候,我们就可以雌隹】.成交用户数、访客数和转化率,只要三选二即可此外,成交用户数*客单价=销售额,这三个也可以三择二此外,我们普通只关心对我们实用的数据,当有某些维度的数据跟我们的分析无关时,我们就可以筛选掉,达到【降维】的目的第四大思维【增维】增维和降维是对应的,有降必有增当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时,我们就需要对数据做一个运算,增加多一个指标请看下图我们发现一个搜索指数和一个宝贝数,这两个指标一个代表需求,一个代表竞争,有不少人把搜索指数/宝贝数二倍数,用倍数来代表一个词的竞争度(仅供参考)这种做法,就是在增维增加的维度有一种叫法称之为【辅助列】【增维】和【降维】是必需对数据的意义有充分的了解后,为了方便我们进行分析,有目的的对数据进行转换运算第五大思维【假说】当我们拿不许未来的时候,或者说是迷茫的时候我们可以应用【假说】,假说是统计学的专业名词吧,俗称假设当我们不知道结果,或者有几种选择的时候,那末我们就召唤【假说】,我们先假设有了结果,然后运用逆向思维从结果到原因,要有怎么样的因,才干产生这种结果这有点寻根的滋味那末,我们可以知道,现在满足了多少因,还需要多少因如果是多选的情况下,我们就可以通过这种方法来找到最佳路径(决策)固然,【假说】的威力不仅仅如此【假说】可是一匹天马(行空),除了结果可以假设,过程也是可以被假设的我们回到数据分析的目的,我们就会知道惟独明确了问题和需求,我们才干选择分析的方法顺带给大家讲讲三大数据类型这个属于偷换概念,其实就是时间序列的细分,不是真正意义上的数据类型,但这个却是在处理店铺数据时时常会碰到的事情数据放在坐标轴上面分【过去】、【现在】和【未来】第一大数据类型【过去】【过去】的数据指历史数据,已经发生过的数据作用用于总结、对照和提炼知识如历史店铺运营数据,退款数据,定单数据第二大数据类型【现在】【现在】的概念比较含糊,当天,当月,今年这些都可以是现在的数据,看我们的时间单位而定如果我们是以天作为单位,那末,今天的数据,就是现在的数据现在的数据和过去的数据做比较,才可以知道现在自己是在哪个位置,单有现在的数据,是没什么用处的作用用于了解现况,发现问题如当天的店铺数据第三大数据类型【未来】【未来】的数据指未发生的数据,通过预测得到比如我们做得规划,预算等,这些就是在时间点上还没有到,但是却已经有了数据这个数据是作为参考的数据,预测没有总是有点儿出入的100%,作用用于预测如店铺规划,销售计划三种数据是单向流动的,未来终究会变成现在,直到变成过去他人我不知道,但我自己非常喜欢把数据往坐标轴上面放,按时间段一划分,每个数据的作用就非常清晰如有侵权请联系告知删除,感谢你们的配合!。