如何通过数据分析 怎么分析数据？

怎么分析数据？

1.结构分析法:看整体的构成和分布，逐层拆解。

2.分组分析法:按照某个具体维度细分拆卸。

3.对比分析，同比，环比，同行业，同品类等。

4.时间序列趋势法:查看时间趋势。

5.相关性分析方法:相关性和因果性。

分析模型

对于一些简单的模型，确实可以通过常见的分析方法得出一些一般性的结论，但是在实际工作中，并不是单一的问题，往往是一些符合性的问题，所以要考虑的方面也会增加:

要解决的问题涉及到那些维度的数据；

从数据分析师的角度来看，这个问题有一个通用的解决方案或者需要重新研究。

从原始数据集到分析数据是否需要处理。

而所有的模型都是为了更好的解决问题。

RFM分类模型

R(recency)，最近消费时间，表示用户最近一次消费的时间距离现在越近，客户越多 s值。

f(频率)消费频率是指用户在统计周期内的购买次数。频率越高，值越大。

m(货币)消费金额:指统计期内消费的总额，金额越大，数值越高。

通过数据的标准化发送权重设置，对分类模型进行评分，比如餐厅的单价，20元以下的普通用户。

20-30个好用户，40个以上优秀用户，所有指标都可以用这个方法标准化。

中位数法常用于定义分支。

最晚消费时间，一般是一周或一个月，结合经营情况。

这种模式的本质是筛选头部用户，专注运营。

AARRR成长模型，了解模型就好，实际需要结合自己的业务。

A:得到A:当天活跃，R:明天继续活跃，R:增加收入，R:提高自我沟通。

模型的主要功能是可以从那些点快速理清增长，找到突破点。

5W2H通用型号

生活中的聊天都是围绕这几点展开的，这个模型可以帮助我们快速确定一个问题。

用户生命周期模型

互联网行业往往可以跟踪每个阶段的用户，每个阶段应该有不同的运营策略和发展方向。对于分析师来说，要及时识别。

对模型有所了解，从而知道什么时候用，怎么用。

数据分析规划及思路？

数据分析师满足的是领导或业务部门的需求，所以首先要明确领导或业务部门想要什么，最终想要达到什么目标。这是最基本也是最重要的，偏离目标的数据分析是没有意义的。

2.理清业务逻辑

分析清楚目标后，唐 不要盲目的按照自己的理解进行分析，而是要进一步和业务部门沟通和梳理。理清业务逻辑。比如业务部门对于不同的模块业务有不同的策略和动作。如果我们不这样做。;做不出清晰的分析，很容易偏离业务部门的需求，不得不再次返工，所以一定要理清清晰的业务逻辑。

3.构建数据分析框架。

在明确了目标和业务逻辑之后，我们就可以构建一个基本的数据分析框架，这个框架包括:我们需要分析的方法或模型，我们需要分析的指标，指标数据的来源等等。

4.明确指标，收集数据。

分析框架完成后，我们需要的指标和数据就基本明确了，接下来要做的就是收集数据。收集数据主要有两种。一种是自己提取数据(公司数据库或者数据挖掘)，一种是业务部门提供。按照自己的想法写代码，自己提取数据并不难。让 我们的重点是从业务部门获取数据。在与业务部门收集数据的过程中，要特别注意确定数据收集模板和数据统计维度，包括指标的单位，因为业务部门不 你不知道你想要什么数据维度，信息不对称的结果就是给你和业务部门带来双倍的工作量。

5、数据清洗

获取数据后，需要对数据进行整理，规范数据格式，包括原始数据的格式规范，以及数据的后续统计操作。数据清理会占用更多的时间，可以说决定了你后续分析的质量。我在做实证研究的时候，因为没有完全清理干净，数据返工真的很痛苦。所谓模型运行5分钟，数据清洗1小时。

6、数据建模和分析

准备好干净无问题的数据后，就可以进行数据建模，建立模型，获取结果数据并进行分析，这些都要结合业务逻辑。

7.数据可视化

在数据分析的过程中，如果只是罗列一堆数字，领导和业务部门都会觉得头晕。为了让他们对数据反映的问题一目了然，我们要把分析的数据结果可视化，做一些简洁直观的图表。

8、内容报告

这时候就要把之前得到的分析结果形成报告(PPT)上报给领导。在撰写报告的过程中，要注意结论先行，指标数据来源明确，其余靠大家 it’自由发挥。

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