今天的内容主要是澄清数据分析的主要思路和几种先进的分析方法。
1、猜测 2、异常检测 3、探究联系 4、聚类/分类 以下四个场景对应的主要任务来帮助您理解这四个任务。
1、老板要求小白做一个市场分析-猜测 要获得市场分析的数据源,我们应该清楚地知道,市场分析的主要价值在于“先知”,比竞争对手提前预测市场情况。因此,没有必要对市场分析的运作感到困惑。猜测是它的价值。
2、老板要求小白童鞋监控店铺的日常数据-异常检测 通常,监控商店的所有数据。如果一切正常,则表明没有操作,主要操作来自异常情况,包括与专业阀值的比较。一旦低于专业阀值,则视为异常。
3、上司要求小白同学分析订单数据或销售数据——探索联系方式 探索联系的作业最有趣。
因为你可能会发现一些非常有趣的联系人,比如影响买家订单的主要因素是什么。在使用Excel时,最简单、最粗糙的方法是使用散点图进行观察。
4,、老板让小白同学分析会员数据-聚类 我相信很多朋友都有这样的痛苦,手里有客户数据,但我不知道如何最大限度地利用好处。
所以这里涉及到对客户的分类,分类后可以知道哪些客户有价值,哪些客户没有价值。
这四个任务将在下面的课程中与您分享。
所以今天我要给大家介绍一下多维分析,顾名思义,就是很多维度使用的分析方法,这种方法很简单,就是一张图表。
以下场景可以帮助您掌握多维分析。
1、上司要求小白同学对店内几位客服的归纳能力进行分析。
处理源数据,跨度不要太大,查询人数、客户单价和总业绩可以处理成比例 选择Excel:[插入] 下图:直接用下图展示三个客服的归纳实力,一目了然。
A客服目测最好,C最差。
2、老板让小白同学分析一下寻找宝物的关键词。
某宝物的关键字数据如下,即将数据处理成占比方式。
效果如下图所示。毫无疑问,关键词“加厚”是最好的,其次是2013年和包裹邮件(显示量是首要考虑因素,没有显示量,无论其他维度数据有多高) 3、老板让小白分析一下最近直通车新推的几款,更适合加大投入,打造爆款。
假设三件宝物,一起上直通车,数据处理成百分比。
美化后得出如下图: 如上图所示,我们在付费实施时不能只看单个维度,需要总结考虑。
从展示量来看,001的展示最多,其次是002,再到003。
看看花费可以看到001花最多,002次,003次最少。
接下来,让我们来看看交易金额。交易金额最高的是001,其次是003,最后一个是002。在这里,我们可以看到003的成本与001相差甚远,但最终的交易金额非常接近,另一方面,如果003的成本与001相同,交易金额是否可以超过001。通过上图,我们可以发现增加003的投资应该能够获得更好的回报效果。
本文“从0开始,教你做数据分析”(http://.com/news?
id=265852) 数据分析的主要思路
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