4种基本分析方法与基本思路

基本分析思路

当我们拿到一个要分析的指标后,按照维度拆解,对比细分维度的差异。

比如指标->销售额下降了,按照维度->地区去拆解,把所有地区的销售额下降情况列出来对比,如果下降情况相似,说明不是地区维度的问题,可以再换其他维度去拆。

4种基本数据分析方法

基础的数据分析方法大概有4种,对比、分组、分布、相关性。

常说的A/B测试、交叉列表分析、用户细分、同期群、魔法数字也是这4种基本分析方法的衍生出来的。

对比

比如拿渠道来说,指标定为转化率,那么,同一渠道前后转化率的对比,我们常称之为横向对比,这是时间维度;A渠道与B渠道转化率的对比,我们叫纵向对比,这是空间维度;

分组

物以类聚,人以群分。把属性相同或相似的用户,放在同一个组里,然后对比不同组的同一个指标,观察该属性对指标的影响。比如按注册时间分组,新老用户;按性别分组,男性用户女性用户;或按人口特征,地理位置分组等;

分布

对用户在产品上的某个指标,做数量级别的划分,并查看用户在每个级别的分布情况。比如按照页面访问时长划分多个级别,查看每个级别的用户数量;

相关性

相关性并不是因果关系,它只是揭示了现象与现象之间的关联程度。

举个例子,有下面行为的用户留存率特别高

  • linkedln新用户一周内添加5个好友
  • Dropbox新用户在2个操作系统上存储文件
  • 信用卡新用户一年内消费5笔

如何得出这些数字?
通过分析用户的 行为 + 时间/功能/频次,与留存之间的相关系数。相关系数越大,两者关联性越高。