【三节课数据分析】ch3.数据分析的九种方法
文章目录
- 01 对比分析
- 比什么？
- 02 多维度拆解
- 案例说明 数据涨跌如何处理
- 03 漏斗观察
- 案例
- 常见的渠道划分方式
- 渠道质量跟踪
- 04 分布情况
- 常见的群体划分
- 05 用户留存的分析方法
- 一般的计算方式
- 案例
- 某批漫画对付费会员转化的效果评估（漏斗分析、用户分群）
- 某一主播对产品价值的影响（精准留存对比）
- 上线以探索更长期的产品潜力
- 06 用户画像
- 6.1 标签有哪些？
- 6.2 标签从哪儿来？
- 6.3 案例
- 高质量拉新
- 07 归因查找
- 末次归因
- 递减归因
- 首次归因
- 案例 精准运营
- 运营资源盘活
- 用自动化的方法推送与用户有关的内容
- 08 路径挖掘
- 09 行为序列的分析方法
- 案例 评估用户对产品的兴趣和依赖程度
- 案例 辅助产品设计
- 10 案例 如何查出羊毛党
- 抓作弊的方法
- 找到1
- 找到模式
- 找到N
- 一网打尽
01 对比分析
比什么？
1.绝对值or比例值
2.环比or同比
| 环比 | 同比 |
|---|---|
| last period 与当前时间范围相邻的上一个时间范围对比 | same period last year/month/day 与当前时间范围上层时间范围的前一范围中同样位置数据对比 |
| 与「上一个」统计周期比较 , 周环比：2021年51周与50周相比 | 与历史「同时期］比较, 月同比：9月7号与8月7号。 |
| 对短期内具备连续性的数据进行分析，需要根据相邻时间范围的数字对当前范围的指标进行设定。 | 观察更为长期的数据集，观察的时间周期里有较多的干扰，希望某种程度上消除干扰。 |
3.和自己比or和行业比
| 和自己比 | 和行业比 |
|---|---|
| 从时间维度 | 自身因素？行业趋势？是否比同行长得慢？是否比同行跌得快 |
| 从不同业务线 | |
| 从过往经验估计 |
02 多维度拆解
用不同的视角去拆分，观察同一个数据指标。
运作原理：指标/业务流程需要按照多维度拆分，来观察变动
适用场景：分析单一指标的构成、比例等/ 针对流程进行拆解分析/ 还原行为发生时的场景
案例说明 数据涨跌如何处理
如何处理数据的涨跌？并不是只有
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