7种最常用数据分析方法,解决90%分析难题

2023-06-01 0 145

,著眼 Python、统计数据预测、统计数据预测、有趣辅助工具!

许多人困惑,专业委员会了许多统计数据预测辅助工具和专业技能,仍然做不太好统计数据预测。碰到销售业务问题时,经常觉得难上加难。只不过,掌控专业技能和辅助工具只是第二步,搞好统计数据预测还必须要有统计数据预测方式。

统计数据预测方式具有架构性鼓励作用,能协助证实预测视角、配搭预测方式、优先选择评价指标以及得出结论预测推论。但要知道,统计数据观念不是一两年就能锻炼身体出来的,要不断练

【注】文末提供经验交流群

7种最常用数据分析方法,解决90%分析难题

第二种:对照法

对照法是一种发掘统计数据规律性的观念,能和任何人基本功紧密结合,一次符合要求的分析一定要加进N次对照。

对照主要分成下列三种:

纵向对照:同一个层次相同第一类较为,如安徽相同市贵州茅台产品销售情形。

纵向对照:同一个第一类相同层次较为,如安徽苏州2021年各月末贵州茅台产品销售情形。

最终目标对照:多见于最终目标管理,如效果显著等。

天数对照:如环比、环比、月产品销售情形等,许多地方单厢加进天数对照。

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第三种:参宿法

参宿法是借助座标的方式,育苗对统计数据进行分割,进而传递统计数据商业价值,将之变革为思路。参宿法应用领域很广为,像RFM数学模型、芝加哥行列式都是参宿法观念。

上面这个RFM数学模型就是借助参宿法,将使用者分成8个相同的层次,进而对相同使用者制订相同的网络营销思路。

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第三种:漏斗法

漏斗观念本质上是一种流程思路,在确定好关键节点之后,计算节点之间的转化率。这个思路同样适用于许多地方,像电商的使用者购买路径预测、app的注册转化率等等。

著名的海盗数学模型AARRR数学模型就是以漏斗数学模型作为基础的,从获客、激活、留存、变现、自传播五个关键节点,预测相同节点之间的转化率,找到能提升的环节,采取措施。

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第四种:二八法

“世界上80%的财富掌控在20%的富人手里”,这句话你一定听过。这就是二八法则,也叫帕累托法则。这个方式的观念就是抓重点,围绕找到的20%有效数据,找到其特征,使之产生更大的效果。

比如说一个商超进行产品预测的时候,就可以对每个商品的利润进行排序,找到前20%的产品,那这些产品就是能带来较多商业价值的商品,可以再通过组合产品销售、降价产品销售等手段,进一步激发其带来的收益回报。

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第五种:指数法

指数观念是一种最终目标驱动型观念,通过将无法借助的统计数据加工成指数,达到聚焦的目的,进而找到方向。但指数法没有统一的标准,较为多依靠经验,一旦设立的话不会经常变动。如果数据没有规律性的时候,可以试试这个方式。

第六种:假设法

假设法一般用在进入新领域的时候,没有历史统计数据参考,没有外部线索,这个时候就需要假设。通过假设的统计数据进行反推,再去制订计划,整个过程是先假设,后验证,再预测结果。

比如说在对新产品进行定价的时候,就是根据成本去假设一个售价,由产品销售情形去验证,再决定是否需要上调或者下调价格,以达到最大利润。

7种最常用数据分析方法,解决90%分析难题

第七种:多维法

多维法主要是通过对统计数据的切割,分成多个维度,通过立方体的形式进行统计数据展示。在对统计数据进行交叉预测的时候,可能会出现辛普森悖论,与之而来的应对方式有钻取、上卷、切片、切块、旋转等。

多维法的使用场景也很广,比如说一个app的使用者预测,可以从注册数、使用者偏好、用户兴趣和使用者流失等视角进行预测。

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