Dans l'analyse des données, la pensée d'analyse des données est un guide de type image. En réalité analysant le problème, il existe encore de nombreux "outils de compétence"; Si vous souhaitez résoudre un moyen secondaire au lycée, vous pouvez utiliser la méthode de méthodes, de méthodes et de méthodes directement ouvertes, en raison de la méthode de décomposition.

Il existe également des techniques d'analyse de données, qui peuvent être utilisées rapidement selon certains scénarios d'analyse universelle et il est également utile de créer des modèles d'analyse de données à l'avenir.

Suivant, partageant cinq méthodes d'analyse générale des données, à savoir:

Formula Méthodes, comparaison, Méthodes d'angle de quadrant, 28e méthodes, Hopper, souvent utilisée ensemble.

Remarque: le niveau de pensée de la partie principale, basée sur des questions commerciales, analyse d'exploration de données, différentes de méthodes de traitement de données dans des statistiques professionnelles.

Méthodes de formule appelée décomposition de poissonC Influence du facteur de cet indicateur avec la couche de formule, que j'ai mentionnée dans sa pensée d'index.
Par exemple: analyser la raison de la faible ventes de produits, décomposition selon la formule:

Sales de produit = Prix Prix X2 Prix
Prix de vente = canal de vente + Vente de volume de canal B + Ventes C Channel C + ...
Nombre de chaînes = Cliquez sur le nombre d'utilisateurs x Commande unique
Cliquez sur le nombre d'utilisateurs = Vitesse de clignotant X
1) Trouver des produits Produits Ventes: Produits de vente = prix unitaire de la fibre XS. Le montant des ventes ou les paramètres de prix sont-ils déraisonnables?

2) Trouvez les facteurs d'influence des ventes: analyser le volume des ventes de chaque canal, contraste, trop bas.

3) Analyser des facteurs affectant les ventes de canaux: canal de vente = Cliquez sur le nombre de commandes dans le nombre d'utilisateurs. C'est le nombre d'utilisateurs bas, ou le montant est trop bas. Si c'est trop bas, vous devez regarder la campagne pour leJ'utilise les annonces du canal et du public réel en fonction du produit.

4) Analyse des facteurs affectant des clics: cliquez sur le nombre d'utilisateurs = Cliquez sur les tarifs x clics. Il ne suffit pas d'avoir click Ratio et de cliquer sur la vitesse pour optimiser la créativité publicitaire, l'exposition liée aux canaux de lancement.

Grâce à des cours de classes de démantèlement, évaluez le raffinage et l'analyse de la taille des particules.

La méthode de démontage de formule est une analyse hiérarchique du problème. Lors du démontage, la couche d'élément est décomposée et la couche est pelée.

Lundi, méthode de contraste
La méthode de comparaison est la méthode la plus courante pour comparer deux groupes de données ou plus.
Nous savons que les données isolées n'ont pas de sens et ont une différence par rapport à la comparaison. Certaines variantes décrivent directement les choses, telles que la longueur, la quantité, la hauteur, la largeur, etc en comparant, en comparant, à accélérer, à des indicateurs efficaces, efficaces et autres, ce qui est couramment utilisé dans un minusculeCh données.

Exemple: comparaison, caractéristiques et comparaison des caractéristiques, caractéristiques et comparaison des attributs des concurrents sont utilisées en termes de temps, de taux de croissance, de taux d'alignement, de comparaison, de caractéristiques et de comparaison des attributs, etc.

La méthode de comparaison peut être trouvée dans les modifications de données, l'utilisation régulière, utilise souvent d'autres méthodes.
La comparaison des ventes des ventes d'AB rattrape toujours.
MARDI, MÉTHODE QUADANT
La valeur souhaitée est indiquée par la division de deux dimensions et plus. Convertir directement de la valeur en stratégies, effectuant ainsi des temps de poussée à la terre.
La méthode quadrant est une pensée stratégique, souvent dans l'analyse de produits, l'analyse de marché, la gestion des clients, la gestion des marchandises, le V.V.

Exemple: L'image ci-dessous consiste à distribuer quatre quarts d'une annonce. X axe représenté de gauche à droite de faible à élevé, axe y d'en bas au point de la pièce de monnaieTuyaux bas à hauts.


Publicité Conversion à haute vitesse - indique que les personnes relativement exactes sont une annonce efficace.

Taux de clics élevés, annonces de conversion bas - indiquant que la plupart des personnes en cliquant sont attirées par les annonces et les conversions indiquant que le contenu publicitaire est un objet réel.

Conversion de taux de clic à haute clic, indiquant que le code de contenu AD et des objets réels plus élevés, mais il faut optimiser le contenu publicitaire, attirer de nombreuses personnes clics.

Vitesse de clic à faible clic de bascule bas - peut abandonner.


Il existe également un modèle de RFM classique qui divise les clients en quadrant huit angle dans trois dimensions de la consommation récente (fréquence), de devise.


AVANTAGES DE QUADANT




Constituer une cause commune du problème: par analyse du quadrant, il y aura des caractéristiques similaires à cet événement sont attribués à l'analyse, résumant les causes communes. Par exemple,Dans le cas de la publicité, le premier événement quadrant peut extraire des canaux de promotion et des stratégies de promotion efficaces, les troisième et quatrième quadrades peuvent supprimer des canaux de promotion invalides;

Configurez une stratégie d'optimisation des packages: analyse de quatre quarts: analyse des méthodes de méthode quadrant peut établir une stratégie optimisée pour différents angles de quadrant. Par exemple, dans le modèle de gestion du client RFM, selon le quadrant sur les principaux développeurs, se concentrer sur les clients, les développeurs généraux, maintiennent souvent différents types de clients. Fournir aux clients un développement important des ressources, telles que des services VIP, des services personnalisés, des ventes supplémentaires, V.V.; Augmentez les clients potentiels à vendre plus de produits ou à des mesures d'incitation pour les attirer pour revenir.

Quatre, 28 analyses Méthode / Pareto
La loi huit secondes peut également s'appeler Pareto Règles, à partir de la 28ème installation classique. Par exemple, dans la richesse personnelle,Vous pouvez dire que 20% des personnes du monde entier ont maîtrisé la richesse de 80%. Dans l'analyse des données, les personnes comprennent que 20% des données génèrent un effet de 80% nécessitent d'exploiter environ 20% de ces données.

Il existe souvent une relation avec le classement de la 28e Afrique, le Top 20% est considéré comme des données valides. La loi 28 est de capturer une analyse, adaptée à toute industrie; Trouvez les points principaux, trouvez ses caractéristiques, puis réfléchissez à la manière de permettre la conversion restante de 80% avec ces 20%, améliorer l'efficacité.

En général, il sera utilisé dans la classification des produits, de mesurer et de construire des modèles ABC, tels que 500 SKU avec 500 SKU et ce SKU, que SKU est très important, voici un régime de l'heure secondaire principale en activité opérationnelle.
La pratique générale consiste à utiliser des produits SKU comme taille et utilisation Les ventes correspondantes sont des chiffres de base et organiser ces indicateurs de vente de grand à petit et calculent le chiffre d'affaires total de SKU pour la citronnelle.Numeur actuel. Le pourcentage de ventes totales.

Le pourcentage est à 70% (inclus), il est divisé en pourcentage de classe A.

à moins de 70-90% (inclus), il est divisé en classe B.

pourcentage à moins de 90 ~ 100% ( Inclus), divisé en classe C

La fréquence ci-dessus peut également être ajustée en fonction de la situation réelle de lui-même.

Modèle d'analyse ABC, non seulement peut être utilisé pour diviser les produits et les ventes et peut également diviser les clients et les offres clients. Par exemple, les clients contribuent à 80% des bénéfices, en tenant compte de nombreux taux. Il y a 20% d'hypothèses, alors en cas de ressources limitées, vous savez que vous devez vous concentrer sur 20% de ces clients.

Fouquet

La méthode de l'entonnoir est un graphique de l'entonnoir, un peu comme une pyramide, un processus périodique, couramment utilisé dans le développement de nouveaux utilisateurs, taux d'approvisionnement de ces variations et un certain processus de Analyse.


L'image ci-dessus est un canal de marketing classique et l'image montre un sous-lien de l'acquisition de l'utilisateur à l'interrupteur final dans l'ensemble du processus.

La conversion des liaisons adjacentes est la quantité de performance de chaque étape par indicateur de données, de sorte que tout le modèle de canal est de diviser tout le processus d'achat en une étape, puis utilisez le commutateur pour mesurer chaque performance d'une étape, Trouvez finalement un problème avec le problème des indicateurs de données inhabituels, résolvant ainsi le problème, optimisant cette étape, atteignant enfin l'élément que la destination améliore la conversion globale de l'achat.

L'idée générale du noyau du modèle soviétique peut effectivement être classée comme décompose et quantification.

Exemple: analyse de la conversion de commerce électronique, ce que nous avons à faire est de surveiller la transformation de l'utilisateur à chaque niveau, de trouver les points optimaux de chaque niveau; Pour les utilisateurs qui ne suivent pas le processus, se spécialisent dans leurs modèles de conversion, raccourcir le DEve pour améliorer l'expérience utilisateur.

Il existe également un modèle de croissance de hackers classique: modèle Aarrr, faisant référence à l'acquisition, à l'activation, à la rétention, aux revenus, à l'introduction, à l'acquisition d'utilisateurs, à l'activation des utilisateurs, à la conservation des utilisateurs, à des utilisateurs de retour et à la race. Il s'agit d'un modèle populaire dans les activités de produits, associés aux caractéristiques du produit lui-même et à la position du cycle de vie du produit, de se concentrer sur différents indicateurs de données et de développer enfin la stratégie d'exploitation.

Du diagramme de modèle Aarrr ci-dessous, il est plus clair que l'ensemble du cycle de vie de l'utilisateur diminue progressivement. En désassemblant et en quantifiant l'ensemble du cycle de vie utilisateur, le paysage et le contraste vertical des données peuvent être effectués, détectant ainsi les problèmes correspondants et éventuellement effectuer une optimisation continue des itérations.

Cependant, une seule analyse de trémie est inutile, que les résultats ne peuvent pas être obtenus, combinés avec des étapesAutre, tel que comparable aux données historiques.