同樣的數(shù)據(jù)不同的數(shù)據(jù)分析師解讀出來的結(jié)論可能是不一樣的，甚至是完全相反的，但結(jié)論本身沒有對錯，所以從客觀的數(shù)據(jù)到主觀的人，需要有一些科學(xué)的分析方法作為橋梁，幫助數(shù)據(jù)的信息更好、更全面、更快的傳遞。那么，針對產(chǎn)品，常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些呢?今天我們通過中琛魔方大數(shù)據(jù)與大家一起來探討一下!

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產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析方法

一、趨勢分析

趨勢分析一般用于核心指標(biāo)的長期跟蹤，比如：點(diǎn)擊率、GMV、活躍用戶數(shù)。一般做成簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，但光制作成數(shù)據(jù)趨勢圖還不算分析，還需要觀察數(shù)據(jù)上有哪些趨勢上的變化，有沒有周期性，有沒有拐點(diǎn)，并分析背后的原因，無論是內(nèi)部原因還是外部原因。

趨勢分析最好的產(chǎn)出是比值。有環(huán)比、同比、定基比。比如2017年4月份比3月份GDP增長了多少，這就是環(huán)比，環(huán)比體現(xiàn)了最近變化的趨勢，但有季節(jié)性的影響。為了消除季節(jié)性的影響，推出了同比，比如：2017年4月份比2016年的4月份GDP增長了多少，這就是同比。定基比就更好理解，就是固定某個基點(diǎn)，比如將2017年1月份的數(shù)據(jù)作為基點(diǎn)，定基比則為2017年5月份的數(shù)據(jù)和2017年1月份的數(shù)據(jù)做對比。

二、對比分析

橫向?qū)Ρ龋簷M向?qū)Ρ染褪歉约罕取Ｗ畛Ｒ姷臄?shù)據(jù)指標(biāo)就是需要跟目標(biāo)值比，來回答我們有沒有完成目標(biāo);跟我們上個月比，來回答我們環(huán)北增長了多少。

縱向?qū)Ρ龋汉唵蝸碚f就是跟他人比。我們要跟競爭對手比，來回答我們在市場中的份額和地位是怎樣的。

常見的對比應(yīng)用有A/B test，A/B test的關(guān)鍵就是保證兩組中只有一個單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁的改版效果，就需要保證來源渠道一樣，用戶質(zhì)量一樣，上線時間保持相同，這樣測試出來的數(shù)據(jù)才有意義。

三、象限分析

依據(jù)數(shù)據(jù)的不同，將各個比較主體劃分到4個象限中。

一般p2p產(chǎn)品注冊用戶都是有第三方渠道引流的，如果按照流量來源的質(zhì)量和數(shù)量可以劃分四個象限，然后選取一個固定時間點(diǎn)，比較各個渠道的流量性價比，質(zhì)量可以用留存的總額這個維度作標(biāo)準(zhǔn)。對于高質(zhì)量高數(shù)量的渠道繼續(xù)保持，對于高質(zhì)量低數(shù)量的渠道擴(kuò)大引入數(shù)量，低質(zhì)量低數(shù)量pass，低質(zhì)量高數(shù)量嘗試一下投放的策略和要求，這樣的象限分析可以讓我們在對比分析的時候得到一個非常直觀和快捷的結(jié)果。

四、交叉分析

對比分析既有橫向?qū)Ρ龋钟锌v向?qū)Ρ取Ｈ绻认霗M向?qū)Ρ龋窒肟v向?qū)Ρ龋陀辛私徊娣治龇ā＝徊娣治龇ň褪菍?shù)據(jù)從多個維度進(jìn)行交叉展現(xiàn)，進(jìn)行多角度的結(jié)合分析。

交叉分析的主要作用就是從多個維度細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)最為相關(guān)的維度來探索數(shù)據(jù)變化的原因。

常見的維度有：

分時：不同時間段數(shù)據(jù)是否有變化。

分渠道：不同流量來源數(shù)據(jù)是否有變化。

分用戶：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。

分地區(qū)：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。

交叉分析法是一個從粗到細(xì)的過程，也可以叫做細(xì)分分析法。

趨勢、對比、象限、交叉包含了數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的部分。無論是數(shù)據(jù)核實(shí)、還是數(shù)據(jù)分析，找趨勢、做對比、劃象限、做細(xì)分，數(shù)據(jù)才能起到應(yīng)有的作用。希望通過上面的分享，可以幫助數(shù)據(jù)分析師更好的做好數(shù)據(jù)分析。

分享標(biāo)題：產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析常用的4種方法
文章來源：http://chinadenli.net/article16/ppecdg.html

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