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数据分析师常用的数据分析思路是什么?

发布时间:2018-10-11 访问量:224

  在当今这个用数据说话的时代,数据分析师可谓是非常吃香,90%以上的企业都建立了数据分析部门。由此可见,数据分析师是多么的受欢迎,而对于想要学习或转行到数据分析行业的朋友,相信你一定想知道,数据数据分析师常用的数据分析思路是什么吧?下面和容大教育小编一起来看看吧!

数据分析师常用的数据分析思路是什么?

  数据分析师是数据师Datician的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

  而如今互联网企业迫切需要通过数据分析来实现精细化运营,降低成本、提高效率;而这对数据分析师也提出了更高的要求。那么数据分析师常用的数据分析思路是什么?

  1、细分分析

  细分分析是数据分析的基础,单一维度下的指标数据信息价值很低。细分方法可以分为两类,一类是逐步分析,比如:来北京市的访客可分为朝阳,海淀等区;另一类是维度交叉,如:来自付费SEM的新访客。细分用于解决所有问题。比如漏斗转化,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分,流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。

  2、对比分析

  对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较,从数量上展示和说明研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值,通过相同维度下的指标对比,可以发现,找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括:时间对比,空间对比,标准对比。其中,时间对比有三种:同比,环比,定基比。

  3、漏斗分析

  转化漏斗分析是业务分析的基本模型,最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟。

  4、同期群分析

  同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要,互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来分析哪些因素影响用户的留存。

  5、聚类分析

  聚类分析具有简单,直观的特征,网站分析中的聚类主要分为:用户,页面或内容,来源。用户聚类主要体现为用户分群,用户标签法;页面聚类则主要是相似,相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道,关键词等。

  6、AB测试

  增长黑客的一个主要思想之一,是不要做一个大而全的东西,而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证,那如何验证呢?主要方法就是AB测试。

  7、埋点分析

  只有采集了足够的基础数据,才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。通过分析用户行为,并细分为:浏览行为,轻度交互,重度交互,交易行为,对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件,因其使用频繁,数据简单,采用无埋点技术实现自助埋点,即可以提高数据分析的实效性,需要的数据可立即提取,又大量减少技术人员的工作量,需要采集更丰富信息的行为。

  8、来源分析

  流量红利消失,我们对获客来源的重视度极高,如何有效的标注用户来源,至关重要。传统分析工具,渠道分析仅有单一维度,要深入分析不同渠道不同阶段效果,SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析,得出不同区域的获客详细信息,维度越细,分析结果也越有价值。

  9、用户分析

  用户分析是互联网运营的核心,常用的分析方法包括:活跃分析,留存分析,用户分群,用户画像,用户细查等。

  10、表单分析

  填写表单是每个平台与用户交互的必备环节,优秀的表单设计,对转化率的提升起到重要作用。

  以上就是常见的数据分析师用的数据分析方法,仅供参阅,更多有关数据分析师的信息,敬请关注容大教育。

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