¿Cuáles son las ideas para el análisis de datos?

1. Análisis de tendencias

El método de análisis de datos más simple y común se utiliza generalmente para el seguimiento a largo plazo de indicadores principales, como la tasa de clics, el GMV y el número de usuarios activos. Puede ver los cambios de tendencia en los datos, si hay alguna periodicidad, si hay puntos de inflexión, etc., y luego analizar los motivos.

2. Descomposición multidimensional

Es decir, descomponer los datos en diferentes dimensiones para obtener información más refinada. Por ejemplo, el análisis de datos sobre el mantenimiento de un sitio web se puede dividir en dimensiones como región, fuente de acceso, dispositivo, navegador, etc.

3. Agrupación de usuarios

Realice optimización y análisis específicos para los usuarios que cumplan con ciertos comportamientos o información previa, y utilice indicadores multidimensionales y múltiples como condiciones de agrupación a las que apuntar. Optimizar la cadena de suministro y mejorar la estabilidad de la cadena de suministro.

4. Análisis de embudo

De acuerdo con la ruta de conversión conocida, utilice el modelo de embudo para analizar la situación de conversión general y de cada paso. Por ejemplo, el uso de un gráfico de embudo para analizar la tasa de conversión de la ruta crítica del sitio web no solo puede mostrar la tasa de conversión final del usuario, sino también la tasa de conversión de cada nodo.

5. Análisis de retención

El análisis de retención es un modelo de análisis utilizado para analizar el nivel de participación/actividad del usuario. Examina cuántos usuarios que realizaron el comportamiento inicial realizarán acciones posteriores. Los indicadores comunes para medir la retención incluyen la tasa de retención al día siguiente, la tasa de retención a los 7 días, la tasa de retención a los 30 días, etc.

6. Prueba A/B

La prueba A/B consiste en lograr un objetivo mediante la adopción de dos conjuntos de planes. A través de experimentos, observamos los efectos de los datos de los dos conjuntos de planes. y juzgar si los dos conjuntos de planes son buenos o malos requiere la selección de muestras grupales razonables, los indicadores de datos de seguimiento, el análisis de datos posteriores al evento y la evaluación de diferentes planes.

7. Análisis comparativo

Se divide en comparación horizontal (comparación consigo mismo) y comparación vertical (comparación con otros). Las aplicaciones de comparación comunes incluyen prueba A/B y A/B. prueba. La clave es garantizar que solo haya una única variable en los dos grupos y que otras condiciones permanezcan consistentes.

8. Análisis cruzado

El método de análisis cruzado consiste en presentar análisis comparativos desde múltiples dimensiones, realizar análisis combinados desde múltiples ángulos y descubrir las dimensiones más relevantes para explorar. motivo de los cambios de datos.