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互联网运营中的数据分析方法


    在大数据分析和产品、运营优化方面,大数据分析方法是其核心,那么如何做好数据分析呢,今天我们来讲讲互联网运营中的数据分析方法。

1.细分分析

细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。

细分方法可以分为两类,一类逐步分析,比如:来北京市的访客可分为朝阳,海淀等区;另一类是维度交叉,如:来自付费SEM的新访客。细分用于解决所有问题。比如漏斗转化,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分,流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

2.对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较,从数量上展示和说明研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值,通过相同维度下的指标对比,可以发现,找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括:时间对比,空间对比,标准对比。时间对比有三种:同比,环比,定基比。例如:本周和上周进行对比就是环比;本月第一周和上月第一周对比就是同比;所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式,可以分析业务增长水平,速度等信息。

3.漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型,最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题:在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程收到损害。

4.同期群分析

大数据的数据有多大?同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要,互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单,但却十分直观。同期群只用简单的一个图表,直接描述了用户在一段时间周期(甚至是整个LTV)的留存或流失变化情况。以前留存分析只要用户有回访即定义为留存,这会导致留存指标虚高。

5.聚类分析

聚类分析具有简单,直观的特征,网站分析中的聚类主要分为:用户,页面或内容,来源。

用户聚类主要体现为用户分群,用户标签法;页面聚类则主要是相似,相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道,关键词等。例如:在页面分析中,经常存在带?参数的页面。比如:资讯详情页面,商品页面等,都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率,退出率等指标不准确的问题,通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

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作者: 时间:2019-01-22 阅读:490 分享到: