自媒体数据分析怎么用 有哪些适合初学者学习的数据分析方法？

有哪些适合初学者学习的数据分析方法？

趋势分析

当数据很多，而我们又想从数据中更快、更方便快捷来才发现数据信息的时候，而现在要的力量图形的力量，所谓图形的力量，那是动用EXCEl或则其他画图工具把他画好。

趋势分析好象主要用于核心指标的长期跟踪，诸如：点击率、GMV、活跃用户数。象制作成简单的数据趋势图，但光自己制作成数据趋势图还不算结论，可以像上面一样的，数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点，并分析背后的原因，毕竟内部原因肯定外部原因。趋势分析最好的产出是比值。有环比、同比、定基比。比如说2017年4月份比3月份GDP增长了多少，这那就是环比下跌，环比体现出来了最近变化的趋势，但有季节性的影响。是为驱除季节性的影响大，推出了同比，比如：2017年4月份比2016年的4月份GDP增长的速度了多少，这那是同比。定基比就好些再理解，应该是固定不动某个基点，比如说将2017年1月份的数据才是基点，定基比则为2017年5月份的数据和2017年1月份的数据做对比。

对比分析

横向对比：横向对比那是跟自己比。最常见的数据指标就是是需要跟目标值比，来能回答我们有没有能够完成目标；跟我们上个月比，来解释我们环北增涨了多少。

纵向对比：简单的说那是跟他人比。我们要跟竞争对手比，来回答我们在市场中的份额和地位是怎样的。

很多人肯定会说，对比分析比较顺耳也很简单啊么。那我举个例子吧，有个电商的签到页面，昨天它的pv是5000，你听得这样的数据有啥感受？

你应该不会有任何感受，要是说这个能领取页面的总平均PV是10000，只能证明昨天会出现了重大问题，假如说签页面的总平均pv是2000，则昨天有个蹿升，数据只能差别，才能再产生意义。

象限分析

参照数据的不同，将各个都很主体划分到4个象限中。假如把智商和情商通过划分，就可以再划分为两个维度四个象限，每个人都有自己分部的象限。一般来说，智商可以保证一个人的下限，情商进阶一个人的上限。

一个前实际工作中用过的象限分析法的例子。像是p2p产品注册用户全是有第三方渠道内引流的，要是按照流量来源的质量和数量可以不划作四个象限，然后选取范围一个单独计算时间点，比较比较各个渠道的流量性价比，质量也可以用收存的总额这个维度作标准。对此高质量高数量的渠道一直保持，这对高质量低数量的渠道不断扩大化入数量，低质量低数量sigh，低质量高数量接触下直接投放的策略和要求，这样的象限结论这个可以让我们在对比分析的时候能得到一个更加非常直观和方便,安全的结果。

连在一起分析

对比分析既有横向对比，又有纵向对比。要是既想横向对比，又想纵向对比，就有了中间交叉分析法。中间交叉分析法那是对数据从多个维度并且连在一起展露出，并且多角度的结合分析。

在分析app数据的时候，大多会分ios和安卓来看。

连在一起结论的主要注意作用就是从多个维度细分数据，内中才发现极其相关的维度来一路探索数据变化的原因。

较常见的维度有：

分时：不同时间段数据是否有变化。

分渠道：差别流量来源数据是否是有变化。

分用户：新注册用户和老用户比起是否有差异，高等级用户和低等级用户两者相比有无有差异。

分地区：国内不同的数据有无有变化。

连在一起分析法是另一个从粗到细的过程，也可以不叫做被细分分析法。

学习总结：

趋势、对比、象限、交叉的十字乾坤二卦了数据分析最基础的部分。即便数据核实、那就数据分析，找趋势、做对比、划象限、做细分，数据才能发挥作用任何的作用。

大数据和数据挖掘的区别？

大数据是一个比较应用范围的说法，范围太广，牵涉到到很多的知识，也除开数据挖掘。数据挖掘是大数据领域里的一门技术，以数学理论为基础，以工具为实现程序的前提，如果想怎么学习数据挖掘，是可以参考一下智结论这个工具里的数据挖掘板块，都差不多囊括了数据挖掘里的所有知识。

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