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        應對大數據分析的幾個方法

        2020-07-17 09:20:56  來源:yun88

        摘要:在數據分析中,教師可以同時通過直觀的數字或趨勢圖表,迅速發展了解例如市場的走勢、訂單的數量、業績完成的情況等等,從而更加直觀的吸收數據管理信息,有助于提高決策的準確性和實時性。
        關鍵詞: 大數據 分析
          我們來講一下應對大數據分析的幾個方法。
         
          第一、數字和趨勢
         
          看數字、看趨勢是最基礎進行展示相關數據管理信息的方式。
         
          在數據分析中,教師可以同時通過直觀的數字或趨勢圖表,迅速發展了解例如市場的走勢、訂單的數量、業績完成的情況等等,從而更加直觀的吸收數據管理信息,有助于提高決策的準確性和實時性。
         
          第二、維度分解
         
          當單數或宏觀趨勢,也需要打破不同維度的數據,以獲得更精確的數據洞察。
         
          在選擇維度時,需要進行仔細思考其對于分析數據結果的影響。
         
          第三、用戶分群
         
          對于誰符合一定的行為或背景資料,分類處理的用戶,經常談到的是用戶聚類的手段。
         
          也可以同時通過進行提煉某一群用戶的特定環境信息,創建該群體對于用戶的畫像——例如訪問購物網站、寄送地址在北京的用戶,可以被歸類為“北京”用戶群體。
         
          而對于“北京”的用戶群體,可以進一步觀察他們的頻率購買的產品,類別,時間,所以創建了用戶群體的肖像——在數據分析中,往往可以針對特定行為、特定背景的用戶信息進行有針對性的用戶管理運營和產品結構優化,效果會更加具有明顯。
         
          第四、轉化漏斗
         
          大多數企業的現金流,可以概括為一個漏斗。
         
          漏斗進行分析是最常見的數據技術分析研究手段方法之一,無論是注冊轉化漏斗,還是電商下單的漏斗。
         
          通過漏斗進行分析可以從先到后還原用戶轉化的路徑,分析企業每一個轉化節點的效率。其中,往往把重點放在三個要點:
         
          第一、從開始到結束,整體轉換效率是多少?
         
          第二、每一步的轉化率可以是多少?
         
          第三、這一步走到原因在什么地方的損失?流失的用戶提供符合哪些行為特征?
         
          第五、行為軌跡
         
          關注軌道的行為,以了解真實的用戶行為。
         
          數據索引本身往往只是抽象的真實情況,例如,網絡分析等指標,如果你看一下用戶訪問和頁面瀏覽量量,是斷然不會完全了解用戶如何使用您的產品——通過大數據技術手段,還原用戶的行為軌跡,有助于增長團隊關注用戶的實際生活體驗、發現具體分析問題,根據不同用戶可以使用習慣設計企業產品、投放內容。
         
          第六、留存分析
         
          在人口紅利的時代漸漸褪去,比獲得一個新的用戶遠不如留住老客戶的成本。
         
          每一款產品,每一項工作服務,都應該核心企業關注的留存,確保做實每一個不同客戶。
         
          可以理解通過數據分析的情況下保留,通過分析用戶的行為或行為組和回訪之間的關聯,想方設法提高保留。
         
          目前,就是這六個方法,僅供參考。

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        責編:zhangwenwen
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