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数据分析常用方法：趋势、对比、象限、交叉分析及大数据时代意义,济宁网站建设那家好
2025-03-31
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返回列表科学技术不断更新，互联网飞速发展，推动着大数据时代的到来。每天，各行各业都在产生数量难以预估的数据碎片。只有在合适的时间内，撷取这些庞大的数据库，对其进行管理、处理和整理，才能够帮助企业获得自己所需的数据，进而更好地提出经营管理对策。
数据分析的常用方法
1、趋势分析
当数据量较大时，我们若想从数据中更快速、更便捷地发现数据信息，此时就需要借助图形的力量。所谓图形的力量，就是利用 EXCEL 或者其他画图工具将数据信息绘制出来。
趋势分析常用于核心指标的长期追踪。例如点击率、GMV、活跃用户数等。通常会制作简单的数据趋势图。然而，仅仅制作数据趋势图并不能算作分析。必须像上述那样，明确数据在趋势上的变化，是否存在周期性，是否有拐点，并分析背后的原因，包括内部原因和外部原因。趋势分析的最佳产出是比值，如环比、同比、定基比。2017 年 4 月份与 3 月份相比，GDP 增长了多少，此为环比。环比能够体现最近的变化趋势，不过存在季节性的影响。为消除季节性影响，推出了同比，即 2017 年 4 月份与 2016 年 4 月份相比，GDP 增长了多少，这就是同比。定基比更容易理解。它是固定某个基点。例如把 2017 年 1 月份的数据当作基点。定基比就是将 2017 年 5 月份的数据与 2017 年 1 月份的数据进行对比。
2、象限分析
依据不同的数据，把各个比较主体划分到 4 个象限里。若对智商和情商进行划分，就能划分出两个维度和四个象限，且每个人都有其所属的象限。通常来讲，智商能保证一个人的下限，情商能提升一个人的上限。
一个在实际工作中曾经用过的象限分析法的实例。通常情况下，p2p 产品的注册用户是由第三方渠道进行引流的。倘若依据流量来源的质量以及数量，能够划分出四个象限。接着选取一个固定的时间点，对各个渠道的流量性价比进行比较。而质量可以用留存的总额这一维度作为标准。对于高质量且高数量的渠道，要继续保持。对于高质量但低数量的渠道，要扩大其引入数量。对于低质量且低数量的渠道，予以淘汰。对于低质量但高数量的渠道，尝试进行投放，并明确投放的策略和要求。通过这样的象限分析，我们在进行对比分析时能够获得非常直观且快捷的结果。
3、对比分析
横向对比就是将自身进行比较。最为常见的一种数据指标是需要与目标值进行对比，以此来回答是否完成了目标；还要与上个月进行对比，以回答环比增长了多少。
纵向对比，简单而言就是与他人进行比较。我们需要与竞争对手进行比较，以此来明确我们在市场中的份额以及所处的地位是怎样的。
很多人或许会认为，对比分析听起来似乎很简单。那我来举个例子，存在一个电商的签到页面，在昨天，这个页面的 pv 为 5000，当你听到这样的数据时，会有什么样的感受呢？
如果这个签到页面的平均 PV 是 10000，那么你不会有任何感受，这说明昨天出现了重大问题。如果签到页面的平均 pv 是 2000，那就意味着昨天有个跃升。只有将数据进行对比，才能让其产生意义。
4、交叉分析
对比分析包含横向对比和纵向对比。若既想要进行横向对比，又想要进行纵向对比，那么就会用到交叉分析法。交叉分析法是对数据从多个不同的维度进行交叉展示，从而进行多方位的结合分析。
在分析app数据的时候，通常会分ios和安卓来看。
交叉分析的主要作用在于从多个维度对数据进行细分。通过这种方式，可以从中找出最为相关的维度，进而探索数据变化的原因。
说明：
趋势包含了数据分析的部分。对比包含了数据分析的部分。象限包含了数据分析的部分。交叉包含了数据分析的部分。这些都是数据分析最基础的部分。无论是进行数据核实，还是进行数据分析，找趋势，做对比，划象限，做细分，数据才能起到应有的作用。
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