京东出品！写给大家看的数据研究思路
发布时间：2021-06-05 12:15:36 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：必知的基础数据分析工具 1. 常规统计分析 从后台获取的原始数据往往是独立的一条条数据，我们必不可少需要进行基础的数理计算，包括但不限于求和、算平均数、比率、计数、最大最小值等。如：订单转化率由引入订单数/页面 UV 而来，客单价由总引入订单金额/引
|
必知的基础数据分析工具
1. 常规统计分析
从后台获取的原始数据往往是独立的一条条数据，我们必不可少需要进行基础的数理计算，包括但不限于求和、算平均数、比率、计数、最大最小值等。如：订单转化率由引入订单数/页面 UV 而来，客单价由总引入订单金额/引入订单数而来等等。
除此之外，常用的统计学方法还有：
结构分析，如男女用户占比;
分布分析，如品类订单金额分布;
分组(群)分析，如分流失用户和活跃用户 2 类人群进行用户特征分析、分地区进行订单分析、分品类进行购买频次分析。
2. 对比分析
对比分析在上一篇文章中已提到过，基本上 90% 以上的分析都离不开对比。沿着提出假设及对应的衡量指标的思路，我们有了一个假设「X 策略可以提升 A 页面的卖货效果」，且定义此假设的衡量指标为「页面转化率」，当我们拿到页面转化率指标后，转化率需要达到多少才算好呢?是否是因为 X 策略带来的提升，还是可能是时间规律上的自然上涨?这时就可以通过对比来分析了。
纵比：在时间维度上，对比页面 A 在使用 X 策略后，页面转化率是否提升了?
横比：选取同时期的同类页面，页面 B，横向对比老页面 A、新页面 A、B 三个页面的转化率对比情况。
与经验值对比：可以拉取更长的时间段，看 A 页面的转化率变化规律，看使用 X 策略是否高于时间规律上的预期值;可以选取更多同类页面，选取同时期的转化率对比，看 A 的转化率处于哪个位置?
与业务目标对比：假如大的业务目标其实是 GMV 为 2000w，计算目标转化率=目标 GMV/(UV×客单价)，然后对比目标转化率和目前转化率的差距。
各个角度的对比都能帮助你更清晰地理解目前指标的情况，然后就可以据此继续做下一步计划。
3. 趋势分析
数据趋势分析，一般会选取一个较长的时间段来看数值的起伏变化趋势。看趋势有什么用呢?在电商场景下，最常见的运用是做流量和交易情况实时监控，在产品、运营均未做大幅改变时，数据一般会呈现在一个数据区间内，表现出相对稳定的变化规律。可以根据此规律做数据预警和适应性运营策略。
数据预警：当某天的数据趋势线出现明显异常的变化时，就需要引起项目组的警惕，去排查变化原因并及时作出应对策略。如某页面 UV 突然大幅下降，可能是商品配置出现问题或者页面出现 BUG 导致。
京东出品！写给大家看的数据分析思路（二）
△ 流量趋势线在11.7忽然下降，可能异常
适应性运营策略：某服饰类的频道，历史呈现出的规律是工作日流量相对较高，到周末则会出现明显的下降。当运营想要在此频道推出一个女装主题的促销活动时，就可依据此规律选取工作日为活动上线时间。
 （编辑：盐城站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
