在前面一篇文章中,学习了数据分析中一些常用的指标,今天主要学习五种最常用的数据分析方法。数据分析的过程中运用恰当的分析方法,可以使我们从海量、分散的数据之间建立起逻辑联系,进而根据具体的业务问题搭建起指标体系,顺利解决问题。一、 基础储备
(1)逻辑树分析方法
将复杂的总问题按照不同维度拆解成若干个简单的子问题,像树枝那样逐个展开排列,从而简化问题。
图一
(2)PEST行业分析方法
图二
(3)多维度拆解分析方法
【定义】将问题按照多个维度进行拆解,最后将几个维度做加法。
【作用】能将整体拆解成部分,可以看到数据内部的差异;将复杂的问题拆解成简单问题。
【如何拆解】可以从指标构成和业务流程两个角度进行拆解
图三
【注意事项】警惕森普森悖论
只看数据整体会忽略数据内部构成的差异,需要从多个维度进行交叉验证,得到相对可靠的结果。
(4)对比分析方法
同一指标不同对象间的对比。
【作用】可以用于商业的价格锚定;追踪业务是否有问题;开展A/B测试。
【如何进行】
确定比较对象:和自己比还是和行业比
比较方法(指标):
比较数据的整体大小:平均值、中位数
比较数据的整体波动:变异系数
比较趋势变化:时间折线图,环比和同比
【注意事项】比较对象的规模要一致
(5)假设检验分析方法
依据逻辑推理原理,找到问题发生的原因,即进行归因分析。主要分三个步骤:
提出假设
收集证据
得出结论
【如何提出假设】
1> 从3个维度提出假设:用户问题、产品问题、竞品问题
2> 从4P营销理论提出假设:产品、价格、渠道、促销
3> 从业务流程提出假设:画出业务流程图
二、 分析思路
今天进行分析的数据是淘宝婴儿用品销量数据
数据来源:阿里巴巴天池https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=45
数据集包括2个excel文件数据,表1购买商品表1是购买商品表,表2是婴儿信息表。所用数据是已经经过清洗过后的干净数据。
下面是主要的分析思路
图四
三、 具体分析
1、产品维度
首先我们来看看总销量在每年的