大数据分析中常用的方法有哪些
数据分析和数据处理本身是个非常大的领域，这里主要总结些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本期主要讨论些数据分析的三个常用方法：
1、数据趋势分析
趋势分析般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，较好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2017年2月份与2017年1月份相比较，环比可以知道较近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2017年2月份和2016年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2016年1月作为基点，定基比则为2017年2月和2016年1月进行比较。
比如：2017年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。
趋势分析另个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2、数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。
般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验较关键的是A/B两组只保持单变量，其他条件保持致。比如测试页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3、数据细分分析
在得到些初步结论的时候，需要进步地细拆，因为在些综合指标的使用过程中，会抹杀些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时：不同时间短数据是否有变化。
分渠道：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等用户和低等用户相比是否有差异。
分地区：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是个非常重要的手段，多问些为什么，才是得到结论的关键，而步步拆分，就是在不断问为什么的过程。
趋势，对比，细分，基本包含了数据分析较基础的部分。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到较终有效的结论。
科学技术的更新与互联网的飞速发展，推动着大数据时代的来临，每天各行各业都在产生数量无法预估的数据碎片。只有在合理的时间内撷取、管理、处理、整理这些庞大的数据库，才能帮助企业获得自己想要的数据，从而更好地提出经营管理对策。
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