2种方法教你更好的进行数据分析!
运营/阅读: 24942019年10月19日
做产品运营的朋友们都会在运营过程中用到数据分析,它能帮助我们对用户行为进行分析,找出问题并制定方案去解决和优化。那么今天96编辑宝http://m.96weixin.com/分享的两种方法应该是能帮助你。
对比分析法其实就是对比法,这也是我们常见的一种方法。我们想要证明效果的好坏就需要将数据的评估和汇报进行对比。
1. 绝对数对比与相对数对比
简单来说像支付人数、DAU、GMV等正数之间的对比就是绝对数对比。而转化率、增长率、完成率等相对数之间的对比就是相对数对比。
2. 环比分析
连续2个统计周期内的量级变化比我们称之为环比。环比分析一般体现该时间段对比上个连续时间段的数据变化情况。但是需要注意的是环比分析无法消除周期波动变化的影响,所以当遇到周期波动特别大的分析场景时,就需要加入同比分析法,与环比分析法共同进行分析。
计算公式:环比增长率=(本期数-上期数)/上期数 × 100%
3. 同比分析法
本期与上年同期的量级变化比我们称之为同比。例如本日、本周、本月内的量级变化对比去年同日、同周、同月的量级变比。因此,当发现周期波动比较大的时候就需要结合两种方法进行分析了。
计算公式:同比增长率=(本期数-上期数)/上期数 × 100%
1. 什么是控制变量法
控制变量法是在蒙特卡洛方法中用于减少方差的一种技术方法。这种方法通过对已知量的了解来减少对未知量估计的误差。
简单来说就是我们工作中最常见的A/B test。制定出两种方案,随机将用户分成实验组和对照组,实验组的用户对产品功能或营销激励进行单一变量干预,对照组不进行任何干预,经过一段时间后将两组用户的数据表现,评估功能或激励效果进行统计。而A/B test 可以根据不同的内容设计不同的优化方案,进行效果测试。
2. 注意
这种方法只能说去减少未知情况下带来的干扰但是无法完全避免或者排除,所以在进行落地的时候需要注意以下两点:首先,实验组与对照组的用户群需要保证一定的量级,如果量级太小则很容易收到个体影响造成结果的异常。因此,想要降低个体影响可以考虑扩大试验样本和延长试验的时间;其次,两个小组的用户没有做到绝对的随机。
以上就是关于常用的数据分析方法的全部内容了,希望大家在做数据分析的时候可以结合以上内容进行,为业务提供正确的数据指导,相信会让你事半功倍。
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