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想必做过数据分析的同学一定接触过很多分析方法,比如漏斗法,同期群,A/B测试等等。并且由于不同版本的演绎,造成了分析方法种类繁多,令人眼花缭乱,甚至高深莫测。其实真不用把分析方法看的太高大上了,所有的分析方法总结起来就两种:分类和对比,分类和对比,分类和对比,重要的事情说三遍,并且大部分的分析方法都是这两者的结合对比分析顾名思义就是将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们之间的差异,从而发现数据的变化情况和规律。对比分析法分为静态比较和动态比较两类,用来判断某个数据是好还是坏,以及某几个数据之间的差异性。

同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要,特别是看产品改版后用户整体的留存情况。防止在一个时间点改版后,用户留存率大幅下降却没有察觉。所谓同期群分析方法,也就是将用户按初始行为的发生时间进行划分为群组(即同期群)。然后对处于相同生命周期阶段的用户进行垂直分析,从而比较得出相似群体随时间的变化的差异。通过比较不同的同期群,可以从总体上看到,用户表现是越来越好,还是越来越差。从而验证产品改进是否取得了效果这个模型的分类是按照时间窗口来分,对处于相同生命周期阶段的用户进行分类;对比就是比较不同群的用户,在相同生命周期阶段,表现有何差异。

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1、大数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释,而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。2、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的实践。通过特定流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。3、不管使用者是数据分析领域中的,还是普通的用户,可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据,让数据自己表达,让客户得到理想的结果。

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