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什么數據分析方法能夠提升工作效率（一）
2019-01-07
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大家都知道，在互聯網高度發展的今天，我們的生活越來越離不開互聯網，而在互聯網中，數據的分析是十分重要的事情。如果我們使用正確的數據分析方法，那么我們就能夠有效地避免數據分析出現的問題，同時還能夠提升工作效率。那么我們用什么數據分析方法才能夠提升工作效率呢？下面就由小編為大家一一道來。


首先就是同期群分析，同期群分析在數據運營領域十分重要，互聯網運營特別需要仔細洞察留存情況。通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響用戶的留存。而同期群分析深受歡迎的重要原因是十分簡單，但卻十分直觀。同期群只用簡單的一個圖表，直接描述了用戶在一段時間周期的留存或流失變化情況。


然后就是聚類分析，聚類分析具有簡單，直觀的特征，一般來說，網站分析中的聚類主要分為：用戶，頁面或內容，來源。用戶聚類主要體現為用戶分群，用戶標簽法；頁面聚類則主要是相似，相關頁面分組法；來源聚類主要包括渠道，關鍵詞等。聚類分析師數據分析中經常使用的數據分析方法。


其次就是細分分析，數據分析師們都知道，細分分析是數據分析的基礎，單一維度下的指標數據信息價值很低。一般來說，細分方法可以分為兩類，一類是逐步分析，另一類是維度交叉。細分用于解決所有問題。比如漏斗轉化，實際上就是把轉化過程按照步驟進行細分，流量渠道的分析和評估也需要大量的用到細分方法。


最后就是對比分析。對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，通過相同維度下的指標對比，這樣我們可以發現，找出業務在不同階段的問題。數據分析師常見的對比方法有很多，比如時間對比，空間對比，標準對比。而時間對比有三種，就是我們經常聽到的同比，環比，定基比。


以上的內容就是小編為大家介紹的部分數據分析中常用的分析方法，大家在進行數據分析工作的時候還是需要留意數據分析方法的使用，我們會在下一篇文章中為大家介紹更多的數據分析方法，希望大家能夠關注我們。


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