如何學習大數據分析
發布時間：2023-02-21 08:49:41 已幫助：人
隨著時代的發展，越來越多的小伙伴會選擇加入IT行業，其中數據分析就是非常熱門的專業之一，但是很多人學習數據分析總是1感覺自己學不到精髓，讓自己非常苦惱。小編可以明確的告訴大家，這是因為大家沒有解決數據分析的思路。
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。
細分方法可以分為兩類，一類是逐步分析，比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區；另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。
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。
2、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，可以發現，找出業務在不同階段的問題。
常見的對比方法包括：時間對比，空間對比，標準對比。
時間對比有三種：同比，環比，定基比。
例如：本周和上周進行對比就是環比；本月周和上月周對比就是同比；所有數據同今年的周對比則為定基比。通過三種方式，可以分析業務增長水平，速度等信息。
3、漏斗分析
轉化漏斗分析是業務分析的基本模型，最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用app的時間超過10分鐘。
漏斗幫助我們解決兩方面的問題：
在一個過程中是否發生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，并且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點。
在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主進程受到損害
4、同期群分析
同期群（cohort）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。
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（甚至是整個LTV）的留存或流失變化情況。
以前留存分析只要用戶有回訪即定義為留存，這會導致留存指標虛高。
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