大數據分析方法

   進行一次數據分析工作前，不能一開始就去抓一大堆數據，而應該先弄清楚總體的分析框架是什么，采用什么數據分析方法。資料分析的方法，就是你去組織什么資料，引導后續資料工作的進行。接下來小編就給大家介紹一下大數據分析方法，一起來看看吧。

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大數據分析方法

數據分析方法有很多類型，以下是最常用的幾種類型：

　　數據挖掘：該技術涉及使用工具提取數據并檢查其關鍵模式和洞察力，它接受數字并將其轉換為信息。

　　統計分析：該技術檢查樣本以查找諸如中位數和偏差之類的信息，這些信息可以幫助分析人員找到相關模式。

　　診斷分析：該技術通過識別數據中的模式來解答為什么會發生某些問題。

　　預測分析：該技術使用現有數據來預判可能發生的情況，它可能是決策的關鍵方法。

　　還有其他類型的數據分析可以幫助將分析器引導至定量數據集中的重要模式。這些技術和數據分析類型對許多行業都很有價值，因為每個行業的數據使用量都在增加。

• 留存分析法

留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行后續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。

衡量留存的常見指標有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。我們可以從兩個方面去分析留存，一個是新用戶的留存率，另一個是產品功能的留存。

• 漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用于網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。

• 對比分析

對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，通過相同維度下的指標對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。

   描述性統計學就是用圖表或數學的方法，對數據資料進行整理、分析，并對其分布狀態、數字特征和隨機變量之間的關系進行估計和描述。分集中趨勢分析、偏中趨勢分析和相關分析三個部分進行說明。以上就是小編為大家介紹的數據分析方法，希望對您有幫助。