有哪些適合初學(xué)者學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方法？趨勢分析當(dāng)數(shù)據(jù)很多，而我們又想從數(shù)據(jù)中更快、更方便快捷來才發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的時(shí)候，而現(xiàn)在要的力量圖形的力量，所謂圖形的力量，那是動用EXCEl或則其他畫圖工具把他畫好。

有哪些適合初學(xué)者學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方法？

趨勢分析

當(dāng)數(shù)據(jù)很多，而我們又想從數(shù)據(jù)中更快、更方便快捷來才發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的時(shí)候，而現(xiàn)在要的力量圖形的力量，所謂圖形的力量，那是動用EXCEl或則其他畫圖工具把他畫好。

趨勢分析好象主要用于核心指標(biāo)的長期跟蹤，諸如：點(diǎn)擊率、GMV、活躍用戶數(shù)。象制作成簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，但光自己制作成數(shù)據(jù)趨勢圖還不算結(jié)論，可以像上面一樣的，數(shù)據(jù)有那些趨勢上的變化，有沒有周期性，有沒有拐點(diǎn)，并分析背后的原因，畢竟內(nèi)部原因肯定外部原因。趨勢分析最好的產(chǎn)出是比值。有環(huán)比、同比、定基比。比如說2017年4月份比3月份GDP增長了多少，這那就是環(huán)比下跌，環(huán)比體現(xiàn)出來了最近變化的趨勢，但有季節(jié)性的影響。是為驅(qū)除季節(jié)性的影響大，推出了同比，比如：2017年4月份比2016年的4月份GDP增長的速度了多少，這那是同比。定基比就好些再理解，應(yīng)該是固定不動某個(gè)基點(diǎn)，比如說將2017年1月份的數(shù)據(jù)才是基點(diǎn)，定基比則為2017年5月份的數(shù)據(jù)和2017年1月份的數(shù)據(jù)做對比。

對比分析

橫向?qū)Ρ龋簷M向?qū)Ρ饶鞘歉约罕?。最常見的?shù)據(jù)指標(biāo)就是是需要跟目標(biāo)值比，來能回答我們有沒有能夠完成目標(biāo)；跟我們上個(gè)月比，來解釋我們環(huán)北增漲了多少。

縱向?qū)Ρ龋汉唵蔚恼f那是跟他人比。我們要跟競爭對手比，來回答我們在市場中的份額和地位是怎樣的。

很多人肯定會說，對比分析比較順耳也很簡單啊么。那我舉個(gè)例子吧，有個(gè)電商的簽到頁面，昨天它的pv是5000，你聽得這樣的數(shù)據(jù)有啥感受？

你應(yīng)該不會有任何感受，要是說這個(gè)能領(lǐng)取頁面的總平均PV是10000，只能證明昨天會出現(xiàn)了重大問題，假如說簽頁面的總平均pv是2000，則昨天有個(gè)躥升，數(shù)據(jù)只能差別，才能再產(chǎn)生意義。

象限分析

參照數(shù)據(jù)的不同，將各個(gè)都很主體劃分到4個(gè)象限中。假如把智商和情商通過劃分，就可以再劃分為兩個(gè)維度四個(gè)象限，每個(gè)人都有自己分部的象限。一般來說，智商可以保證一個(gè)人的下限，情商進(jìn)階一個(gè)人的上限。

一個(gè)前實(shí)際工作中用過的象限分析法的例子。像是p2p產(chǎn)品注冊用戶全是有第三方渠道內(nèi)引流的，要是按照流量來源的質(zhì)量和數(shù)量可以不劃作四個(gè)象限，然后選取范圍一個(gè)單獨(dú)計(jì)算時(shí)間點(diǎn)，比較比較各個(gè)渠道的流量性價(jià)比，質(zhì)量也可以用收存的總額這個(gè)維度作標(biāo)準(zhǔn)。對此高質(zhì)量高數(shù)量的渠道一直保持，這對高質(zhì)量低數(shù)量的渠道不斷擴(kuò)大化入數(shù)量，低質(zhì)量低數(shù)量sigh，低質(zhì)量高數(shù)量接觸下直接投放的策略和要求，這樣的象限結(jié)論這個(gè)可以讓我們在對比分析的時(shí)候能得到一個(gè)更加非常直觀和方便,安全的結(jié)果。

連在一起分析

對比分析既有橫向?qū)Ρ?，又有縱向?qū)Ρ取Ｒ羌认霗M向?qū)Ρ?，又想縱向?qū)Ρ龋陀辛酥虚g交叉分析法。中間交叉分析法那是對數(shù)據(jù)從多個(gè)維度并且連在一起展露出，并且多角度的結(jié)合分析。

在分析app數(shù)據(jù)的時(shí)候，大多會分ios和安卓來看。

連在一起結(jié)論的主要注意作用就是從多個(gè)維度細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，內(nèi)中才發(fā)現(xiàn)極其相關(guān)的維度來一路探索數(shù)據(jù)變化的原因。

較常見的維度有：

分時(shí)：不同時(shí)間段數(shù)據(jù)是否有變化。

分渠道：差別流量來源數(shù)據(jù)是否是有變化。

分用戶：新注冊用戶和老用戶比起是否有差異，高等級用戶和低等級用戶兩者相比有無有差異。

分地區(qū)：國內(nèi)不同的數(shù)據(jù)有無有變化。

連在一起分析法是另一個(gè)從粗到細(xì)的過程，也可以不叫做被細(xì)分分析法。

學(xué)習(xí)總結(jié)：

趨勢、對比、象限、交叉的十字乾坤二卦了數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的部分。即便數(shù)據(jù)核實(shí)、那就數(shù)據(jù)分析，找趨勢、做對比、劃象限、做細(xì)分，數(shù)據(jù)才能發(fā)揮作用任何的作用。

大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別？

大數(shù)據(jù)是一個(gè)比較應(yīng)用范圍的說法，范圍太廣，牽涉到到很多的知識，也除開數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域里的一門技術(shù)，以數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)，以工具為實(shí)現(xiàn)程序的前提，如果想怎么學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，是可以參考一下智結(jié)論這個(gè)工具里的數(shù)據(jù)挖掘板塊，都差不多囊括了數(shù)據(jù)挖掘里的所有知識。