数据分析之多维度、对比、假设检验

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  什么是对比分析?为什么用对比分析?有什么用?怎么使用对比分析?注意事项?

  what——对比大小,胖瘦、好坏,快慢,只要是指标都可以对比。

  why——没有对比就没有好坏。就无法辨别好与坏、快与慢、大于小、胖与瘦,就无法发现问题。

  how much——可以挖掘商机,发现问题,提升效率,增加收入,改善流程,缩减成本。

  实际应用——价格锚点、ab测试、对比政策发现商机。

  how——找到对比对象,找到对比指标,得出结论。

  对比对象:自己、行业

  对比方式:环比、同比

  指标:整体指标-平均数/中位数;差异系数-标准差、平均差;

  注意事项—— 不同区域单位店铺的平均销量/ab测试:对比条件一致。

  补充:

  (1)多种分析方法可以相互配合使用,比如在假设检验时,可以利用对比分析法提出假设,

  (2)通过对比分析,可以得出分析结论。

  什么是多维度?为什么要用多维度分析?多维度有什么用?怎么使用多维度分析?注意事项?实际应用?

  what——评价定性的好与坏需要用到指标拆解。比如你的男朋友很不错,个子高、存款多,长得帅。

  why——对定性、整体数据判断时,提供有利说服力,做出更好选择。

  how much——整体数据和各部分数据结论有截然相反的结论,拆解后能得出更有力可靠的结论。

  how——公式、指标属性、流程拆解公式

  用户=新用户+老用户

  销售额=用户数 x 转化率 x 客单价指标属性

  用户可以从地域、性别、渠道、年龄段拆解流程

  广告——落地页——选择商品——购买——

  注意事项——辛普森悖论

  实际应用——分析渠道好坏、对比医院好坏。

  什么是假设检验?为什么要用假设检验?假设检验有什么用?怎么使用假设检验?注意事项?实际应用?

  what——演绎和归纳是两种思维方式?员工思维是归纳思维,会限制思维扩展性。演绎思维,是老板思维,可以扩大很多因素。比如探案推理,假设嫌疑人有罪,寻找证据,证明其没有罪。

  why——由现象或者问题提出假设,锁定某一对象或原因进行假设,验证得出结论。提升效率和收益,针对性更高。

  how much——

  how——1、提出假设:使用多维度进行分解到具体问题上;2、收集证据:从维度的数据中寻找;3得出结论——判断成立与否。

  如何提出假设?

  可以从用户问题(运营部)、产品问题(产品部)、竞品问题(市场部)三个维度进行假设。

  也可以从4P营销理论(产品、价格、渠道、促销)提出假设。

  注意事项——1、假设检验需要多次重复使用;2、如果是数据,需要是定量的,可靠的。

数据分析之多维度、对比、假设检验

数据分析之多维度、对比、假设检验

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