하여 인터넷의 개발, 점점 더 복잡한 비즈니스 로직과 데이터 분석은 점점 더 중요하게 될 것이다. 데이터 로직의 분석은 효율적으로 복잡한 비즈니스 로직을 명확하게 이해, 오판을 방지 혼란을 피할 수 있습니다. 여기에서 우리는 열 개 보통주 데이터 분석 데이터 분석 아이디어를 제공합니다.
도교 단어, 소위 "도로 법률, 전술 및 구현합니다."강조
다음 레벨은 다음과 같습니다 :
"우리가 먼저 이익"의해야합니다 ", 제품 또는 데이터 분석은 데이터 분석 도구의 필드를 참조, 개체 또는 도구를 말합니다";
"스킬"기술, 기술 수준, 효율성이 같은 분석을위한 기술 도구의 사용으로, 경쟁을 의미한다;
"법은"선택의 방법을 의미하는이 "를 선택하는 것보다 더 중요"라는있다;
"도로"방향을 의미, 그것은지도 이념이다, 전략이다.
데이터 분석 및 제품, 운영 최적화, 데이터 분석 방법의 핵심이다 "법"과 "기술"수준입니다.
그래서 그것의 데이터 분석을 수행하는 방법, 데이터 분석, 우리 Laijiangjiang 오늘날 10 대 방법.
01 세그먼트 분석
분할 분석 데이터 분석의 기초는 단일 차원 정보 값 아래의 인덱스 데이터가 매우 낮은 것이다.
분할은 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다, 하나는 다음과 같은 단계 분석에 의해 단계입니다 : 베이징 방문자가 조양구 북경시 해정 구로 나눌 수 있습니다, 다른 하나는 같은 십자가의 차원이다 : 지불에서 새로운 방문자의 SEM.
모든 문제를 해결하기위한 세분. 예를 들어, 전환 유입 사실, 세분화 된 변환 처리의 단계를 상기 유동 채널을 따라 분석하고 평가도 사용 세분을 많이 필요로한다.
02 비교 분석
비교 분석은 주로 알 찾을 수 비교 화면과 동일한 치수에서 인덱스를 비교하여 연구의 크기, 높이, 속도, 속도의 레벨 등 양의 상대 값을 설명하기 위해 두 개의 상호 관련된 지표 데이터를 참조하여 비즈니스 문제의 다른 단계에서.
비교 시간, 공간 대조 표준 비교 : 일반적인 방법의 비교를 포함한다.
고정베이스보다 최대, 체인, 세 시간 비교가 있습니다.
예 :이 주 전주 체인과 비교이고 년 비교에 지난달 년 첫째주 이달 첫주이다 모든 데이터 콘트라스트 비가 올 첫주에베이스 고정시켰다. 당신이 비즈니스 성장과 속도의 수준에 대한 정보를 분석 할 수있는 세 가지 방법이 있습니다.
03 깔때기 분석
변환 깔때기 분석은 기본 비즈니스 모델 분석이며, 가장 일반적인 특정 목적을 달성하기 위해 최종 변환이며, 가장 일반적인 트랜잭션을 완료하는 것입니다. 그러나 그것은 또한 10 분 이상에 대한 첫 번째 사용하는 응용 프로그램으로, 다른 목적을 달성 할 수있다.
깔때기 우리가이 문제를 해결하는 데 도움이 :
누설이 과정에서 발생하는 경우 누설이있는 경우, 우리는 깔때기에서 볼 수있는, 추가로 누출 연결하기 위해 분석 될 수있다.
공정에서 손상을받은 메인 프로세스의 변환 결과가 발생하지 않아야 다른 프로세스가 존재하는 경우.
04 동기화 군 분석
코호트 (코호트) 데이터 분석이 운영 분야에서 매우 중요하다, 특히 인터넷 사업자는 신중하게 될 상황에 대한 통찰력을 유지해야합니다. 은퇴에 정확히 같은 비교 비교 그룹의 성격에 의해 사용자의 보존에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 분석합니다.
코호트 분석은 인기가 중요한 이유는 매우 간단하지만 매우 직관적이다. 단지 간단한 그래프 코호트 직접 기간의 시간 (또는 전체 LTV) 보존 또는 변화의 손실 사용자를 설명한다.
이전의 분석은 한 사용자가 인위적으로 높은 유지 인덱스로 이어질 수 보유,로 정의된다 반환 방문을 보유로 유지했다.
05 클러스터 분석
사용자, 페이지 또는 콘텐츠 원본 : 클러스터 분석은 간단하고 직관적 인 기능, 사이트 분석을 클러스터로 나누어 져 있습니다.
사용자 클러스터링은 주로 사용자, 사용자 태그를 그룹화, 페이지 클러스터링 관련 페이지 그룹 방법을 중심으로 유사하다; 소스 채널 클러스터링, 핵심 단어를 포함.
예를 들어 : 페이지 분석, 자주 매개 변수가있는 페이지가있다. 예를 들어 : 등 정보 세부 사항 페이지, 제품 페이지, 모두 같은 카테고리 페이지에 속한다. 간단한 분석 이탈률, 종료 속도와 다른 지표를 일으킬 수는 클러스터 분석을 통해 동일한 페이지 장면을 분석하기위한 정확한 데이터를 얻을 수 있습니다, 정확하지 않습니다.
06 AB 테스트
성장 해커의 주요 아이디어 중 하나는 크고 포괄적 인 일을하지만, 작은을 계속하지만, 일을 신속하게 확인할 수 있습니다하지 않는 것입니다. 빠른 검증은 어떻게 확인합니까? 주요 방법은 AB 시험이다.
예를 들어 : - 또한 아이디어를 내놓았다, 깔때기 - 가격을 변경하는 당신은 허점의 중간에 전환 유입 경로를 찾을 수 있습니다, 상품 가격의 문제가 손실을 주도 것으로 가정해야한다, 당신은 문제를 참조하십시오. 그러나 아이디어는 실제 사용자의 응답에 따라, 정확한, 그래서 AB 테스트의 사용, 일부 사용자가 여전히 이전 가격을보고, 새로운 가격은 당신의 아이디어가 정말 일 경우, 새로운 가격이 더 나은 변환을해야 볼 수있는 사용자의 일부입니다, 이 현상이 발생, 새로운 가격 등 최적화를 완료하고해야합니다.
07 매장 분석
충분한 기준으로 수집 된 데이터 만 다양한 분석 방법으로 필요한 결과를 얻을 수 있습니다.
사용자의 행동을 분석함으로써, 및로 분류 : 데이터를 간단 때문에 자주 사용의 이러한 버튼의 클릭으로 가벼운 사건과 행동과 상호 작용을 탐색하기위한 탐색 행동, 중등도 및 중증의 상호 작용과의 상호 작용, 거래 행위, 무 매장 기술하지 데이터 분석, 즉시 추출하는 데 필요한 데이터의 효율성을 향상시킬뿐만 아니라, 기술 인력의 다수의 작업 부하를 줄일 수 있습니다 자기 실현을, 장사의 필요성이 더 풍부한 정보를 제공하는 행위를 수집합니다.
예를 들면 : 심각한 상호 작용 의 SDK (등록, 초대 친구 등) 및 트랜잭션 이벤트 (플러스 카트, 주문 등)에 묻혀있는 방법 포인트는 배치에 의해 구현됩니다.
08 소스 분석
사용자 태그를 얼마나 효과적 소스 교통 배당은 우리가 높은 획득 소스의 정도, 중요성을 첨부, 사라, 필수적이다.
심도있는 다른 단계, SEM에서 서로 다른 채널의 효과의 소스 분석 및 유료 검색과 해당 지역의 다른 교차 분석에 대한 기존의 분석 도구, 채널 분석 단 하나의 차원은, 세부 사항, 미세한 크기, 결과의 다른 지역에서 온 고객을 받았습니다 더 많은 가치.
09 사용자 분석
활성 분석, 보존 분석, 사용자 그룹, 사용자 초상화, 조사 및 다른 사용자 : 사용자 분석은 핵심 인터넷 작업, 일반적으로 사용되는 분석 방법이 포함되어 있습니다.
등록 이벤트의 사용자 행동 순서에 의해 그룹화, 사용자가 속성에 액세스 할 수의 클러스터링을 관찰, 탐색, 사용자는 구획의 활성 행동을 통해 활동 등 역동적이고 인터랙티브 활동, 무역 활동으로 세분화 검색 키 행동 지표를 마스터 할 수 진정으로, 다양한 유형의 사용자의 특성을 파악을 대상으로 제품과 서비스를 제공하기 위해 등 상호 작용 행동, 거래,.
사용자 초상화 기반 라벨링 시스템은 명확하게,보다 효과적인 의사 결정 지원 작업을 자동으로 완전한 사용자 초상화를 그리는 것입니다.
양식 (10)의 분석
변환 속도가 중요한 역할을 강화하기 위해, 양식이 각 플랫폼 및 사용자 상호 작용, 뛰어난 양식 디자인의 필수적인 부분을 작성합니다.
사용자가 양식 페이지를 입력에서, 마이크로 깔때기를 생성하고 성공적으로이 과정에서, 최종 완료를 입력하는 사람의 총 수에서 양식을 제출, 많은 사람들이 양식을 작성, 양식을 작성하기 시작하는 방법, 어떤 문제가 발생 일으킬 수 없습니다 양식을 작성, 모두 최종 변환 효과에 영향을 미칩니다.
이러한 데이터 분석의 일반적인 방법이며, 적용 방법은 비즈니스 시나리오에 기초하여보다 유연한 애플리케이션을 필요로한다.