数据分析结果虚有其表？也许是缺少这个思维！
发布时间：2021-12-27 14:23:31 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：我之前做过很多关于数据分析方法、数据模型的分享，但是最近很多人跟我说，有些方法和模型只是空有其表，实际上做出来之后很难分析出什么结果。 很多人在做数据分析时都会犯一个毛病，那就是把数据给孤立了，不去找合适的参考指标和对比系，而是盯着最后的某
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我之前做过很多关于数据分析方法、数据模型的分享，但是最近很多人跟我说，有些方法和模型只是空有其表，实际上做出来之后很难分析出什么结果。 很多人在做数据分析时都会犯一个毛病，那就是把数据给孤立了，不去找合适的参考指标和对比系，而是盯着最后的某个分析结果，这是很难找到数据价值的。 那么为什么会出现这种情况呢?是因为很多人都没有完全领悟数据分析的基础方法和思维，比如对比、溯源、细分，就开始套用各种分析模型，分析出的结果自然没有任何的意义。 就比如对比分析法，说起对比法，可能很多人都觉得不值一哂，但其实对比法并不像是你想象的那么简单。 一、什么是对比法? 我们都知道大数据有一个特点——相对性，就是说数据之间都是有差异的，而对比分析正是利用相对性找到数据的变化特点和发展趋势，简单来说就是找差异，以及找出影响这种差异的原因、优化差异的方法。 有了这些指标就可以说明企业发展很好了吗? 不，假如同行业的其他企业销售额都增长了80%，那么该企业的发展其实是很差的。因为我们只有今年、去年的时间维度，忽略了与竞争对手的横向维度，因此我们要尽可能的多找维度。 简单来说，对比法就是建立一个参考系，通过不同的维度和指标来找到数据的差异点。 二、对比法的步骤? 1、拆分影响因素，排除无关因素。 在我们进行数据分析之前，要先对影响因素进行拆分，如果要对比APP的拉新效果，就要将因素拆分为访问量、点击量、注册量等等，这些被拆分出来的因素就是我们要对比的指标。 同时也要排除掉无关的因素，比如APP某几天浏览量的下降，可能是因为平台全面限流导致的，这样的因素会影响我们对数据变化的判断，不能帮助我们找到产品缺陷，因此要排除出去。 2、多维度对比，一般分为四种。 时间维度：同时期对比或者上一时期的对比，包括环比、同比。 空间维度：比如不同城市的对比、不同行业的对比、不同国家的对比。 计划维度：比如与计划值、平均值、中间值的对比，多为差异对比。 3、保持一致性。 在对比分析时，我们要保证对象的一致性、数据来源的一致性、维度与指标的一致性。 我们不能拿自己的产品去对比用户，同时也要注意不同来源的数据有可能是不同的，比如财务数据里的“净利润”与销售数据的“净利润”可能并不是相同的，定义不同，数据自然也会不同。 （编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网） 【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! |
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