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什么數(shù)據(jù)分析方法能夠提升工作效率（二）
2019-01-07
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在前面的文章中我們給大家介紹了數(shù)據(jù)分析方法中的同期群分析、聚類分析、細(xì)分分析和對(duì)比分析，這四個(gè)分析方法都是比較經(jīng)典的分析方法，但是數(shù)據(jù)分析方法不只是這些，那么剩余的能夠提升工作效率的數(shù)據(jù)分析方法都有哪些呢？下面我們就來和大家說一下這些方法。


首先給大家說一下漏斗分析，這種分析方法是數(shù)據(jù)分析方法中比較經(jīng)典的分析方法，也是業(yè)務(wù)分析的基本模型，最常見的是把最終的轉(zhuǎn)化設(shè)置為某種目的的實(shí)現(xiàn)，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實(shí)現(xiàn)，一般來說，漏斗幫助我們解決兩方面的問題：第一就是在一個(gè)過程中是否發(fā)生泄漏。第二就是能夠在一個(gè)過程中是否出現(xiàn)了其他不應(yīng)該出現(xiàn)的過程，造成轉(zhuǎn)化主進(jìn)程收到損害。


然后給大家說一下AB測(cè)試，如果我們不是要做一個(gè)大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗(yàn)證的小而精的東西?？焖衮?yàn)證，那如何驗(yàn)證呢？主要方法就是AB測(cè)試。但是這就需要明確主意是否正確，要看真實(shí)的用戶反應(yīng)，于是采用AB測(cè)試，一部分用戶還是看到老價(jià)格，一部分用戶看到新價(jià)格，若你的主意真的管用，新價(jià)格就應(yīng)該有更好的轉(zhuǎn)化，若真如此，新價(jià)格就應(yīng)該確定下來，如此反復(fù)優(yōu)化。


接著給大家說一下用戶分析，用戶分析是互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細(xì)查等。


可將用戶活躍細(xì)分為瀏覽活躍，互動(dòng)活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細(xì)分，掌握關(guān)鍵行為指標(biāo)；通過用戶行為事件序列，用戶屬性進(jìn)行分群，觀察分群用戶的訪問，瀏覽，注冊(cè)，互動(dòng)，交易等行為，從而真正把握不同用戶類型的特點(diǎn)，提供有針對(duì)性的產(chǎn)品和服務(wù)。


最后就是埋點(diǎn)分析，一般來說，只有采集了足夠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，才能通過各種分析方法得到需要的分析結(jié)果。通過分析用戶行為，并細(xì)分為：瀏覽行為，輕度交互，重度交互，交易行為，對(duì)于瀏覽行為和輕度交互行為的點(diǎn)擊按鈕等事件，因其使用頻繁，數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單，采用無埋點(diǎn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自助埋點(diǎn)，即可以提高數(shù)據(jù)分析的實(shí)效性，需要的數(shù)據(jù)可立即提取，又大量減少技術(shù)人員的工作量，需要采集更豐富信息的行為。


對(duì)于數(shù)據(jù)分析的方法我們給大家說完了。數(shù)據(jù)分析的方法有很多，大家在使用數(shù)據(jù)分析方法的時(shí)候一定要對(duì)癥下藥，這樣才能夠更好地在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作的時(shí)候提高自己的工作效率，得出一個(gè)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析結(jié)果和方案，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?

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