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同比环比数据分析图表怎么做 数据分析的方法有哪些？

实习编辑 • 2023-11-18 13:07:33 • 教育培训 • 阅读 3

数据分析的方法有哪些？

在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，不好算讲问题时那就不需要很多“技巧工具”的。就君不见中学里你要解一元第一个，是可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。

数据分析里也有技巧，在一些没限制的分析场景下可以急速建议使用，而且对未来最终形成数据分析模型也有帮助。

接下来的事情就多多分享常见的5种数据分析方法，三个是：公式法、综合比法、象限法，二八法，漏斗法，常常不同成分结合相互使用。

同比环比数据分析图表怎么做 数据分析的方法有哪些？

注：主要偏思维层面的，基于条件业务问题对数据的探索性分析，相比于专业统计学中的数据处理方法。

一、公式法

正所谓公式法就是针对某个指标，用公式逐级分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中说过过。

举例：分析某产品的销售额比较低的原因，用公式法分解

某产品销售额销售量x产品单价

销售量渠道a销售量渠道b销售量渠道c销售量…

渠道销售量再点用户数x下单付款率

再点击用户数媒体曝光量x点击率

第一层：找到产品销售额的影响因素。某产品销售额销售量x产品单价。是销量过高时还是价格设置不合理？

第二层：能找到销售量的影响因素。讲各渠道销售量，差不多以往，是哪些过高则了。

第三层：分析影响不大渠道销售量的因素。渠道销售量直接点击用户数x下单率。是直接点击用户数低了，还是下订单量过高时。如果是提交订单量过高时，要去看看该渠道的广告内容对于的人群和产品实际受众要什么度高不高。

第四层：分析什么会影响然后点击的因素。然后点击用户数爆光量x点击率。是被曝光量不够应该点击率太低，点击率低必须360优化广告创意，网络曝光量则和投放的渠道有关。

对销售额的逐层拆解，明细化评估和分析的粒度。

公式拆解法是是对问题的层级式解析，在拆解时，对因素任务层层分解，一重重剥尽。

二、差不多法

差别法那就是用两组或两组以上的数据并且也很，是最没限制的方法。

我们清楚孤立的数据没有意义，有差别才有差异。一些然后描述事物的变量，如长度、数量、垂直距离、宽度等。按照差不多换取比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时广泛的。

比如应用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的综合比、特征和属性对比等。综合比法这个可以发现数据变化规律，可以使用频繁，你经常和其他方法搭配在用。

下图的ab公司销售额对比，确实a公司销售额总体大幅上涨且低些b公司，但b公司的增速迅猛，不考虑a公司，即使后期增速迅速下降了，最后的销售额我还是不断赶超。

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越快、更便捷快速来发现到数据信息的时候，这个时候要借助于图形的力量，所谓图形的力量，是动用excel或者其他画图工具把他画成。

趋势分析好象用于核心指标的长期跟踪，例如：点击率、gmv、活跃用户数。就像制作成简单的数据趋势图，但光制作成数据趋势图还不算讲，要像上面一样的，数据有那些趋势上的变化，有什么周期性，有没有拐点，并分析背后的原因，毕竟内部原因还是外部原因。趋势分析最好的产出是比值。有环比、同比降幅、定基比。比如说2017年4月份比3月份gdp增长了多少，这是环比下跌，环比体现了什么了最近变化的趋势，但有季节性的影响。为了驱除季节性的影响不大，很快推出了同比，诸如：2017年4月份比2016年的4月份gdp增长了多少，这就是同比。定基比就好理解，应该是单独计算某个基点，例如将2017年1月份的数据充当基点，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。最常见的数据指标是必须跟目标值比，来能回答我们有什么完成目标；跟我们上个月比，来解释我们环北会增长了多少。

纵向对比：简单理解就是跟他人比。我们要跟竞争对手比，来解释我们在市场中的份额和地位是怎样的。

很多人可能会说，对比分析很顺耳也很简单啊么。那我最简单的例子，有个电商的签到页面，昨天它的pv是5000，你听到这样的数据有啥感受？

你应该不会有任何感受，如果没有说这个能领取页面的你算算pv是10000，说明昨天再次出现了重大问题，如果没有说怎么领页面的总平均pv是2000，则昨天有个蹿升，数据只有一综合比，才能出现意义。

象限分析

依据什么数据的不同，将各个都很主体划分到4个象限中。如果把智商和情商接受划分，就可以不划为为两个维度四个象限，每个人都有自己隶属于的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提升一个人的上限。

一个之后实际中工作中用过的象限分析法的例子。像是p2p产品注册用户大都有第三方渠道内引流的，如果没有按照流量来源的质量和数量可以划分问题四个象限，然后再选定一个固定不动时间点，比较好各个渠道的流量性价比，质量也可以用只存的总额这个维度作标准。对于高质量高数量的渠道再保持，对此高质量低数量的渠道扩展化入数量，低质量低数量hold，低质量高数量接触一下直接投放的策略和要求，这样的象限分析什么这个可以让我们在对比分析的时候我得到一个更加非常直观和快键的结果。

连在一起分析

对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果没有既想横向对比，又想纵向对比，就有了十字交叉分析法。十字交叉分析法应该是对数据从多个维度接受交叉淋漓尽致地展现，并且多角度的结合总结。

在总结app数据的时候，大多数会分ios和安卓来看。

连在一起讲的要注意作用就是从多个维度细分数据，分出发现自己中最相关的维度来深入数据变化的原因。

较常见的维度有：

分时：不同时间段数据是否需要有变化。

分渠道：有所不同流量来源数据是否需要有变化。

分用户：新注册用户和老用户而言如何确定有差异，高等级用户和低等级用户相比较是否是有差异。

分地区：各地区的数据是否是有变化。

连在一起分析法是三个从粗到细的过程，也可以不就是再细分分析法。

归纳：

趋势、对比、象限、十字交叉真包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实、我还是数据分析，找趋势、做对比、划象限、做细分，数据才能作用有限失去的作用。

数据分析渠道维度象限

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