데이터 분석가가 일반적으로 사용하는 데이터 분석 아이디어

세분화 분석은 데이터 분석의 기초이며, 단일 차원의 지표 데이터 정보 가치는 매우 낮습니다.

세분화 분석은 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 하나는 점진적인 분석입니다. 예를 들어, 베이징에 오는 관광객은 조양구와 해전구 () 로 나눌 수 있습니다. 다른 하나는 유료 SEM 의 새로운 방문객과 같은 차원 횡단입니다.

02 비교 분석

비교 분석은 주로 두 개의 관련 데이터 지표를 서로 비교하고, 연구 대상의 크기, 레벨 및 속도의 상대 값을 정량적으로 설명하고 표시한 다음, 동일한 차원의 지표 데이터 비교를 통해 업무의 여러 단계에서 발생하는 문제를 찾아내는 것이다.

깔때기 분석

변환 퍼널 분석은 데이터 분석가가 비즈니스 분석을 수행하는 기본 모델입니다. 우리가 가장 흔히 볼 수 있는 것은 최종 전환을 어떤 목적의 실현으로 설정하는 것이다. 가장 전형적인 것은 거래를 완성하는 것이다. 그러나 한 번에 app 를 사용하여 10 분을 초과하는 등 다른 목적을 달성할 수도 있습니다.

그룹 분석 동기화

대기열 분석은 데이터 분석 및 운영 분야, 특히 인터넷 운영에서 매우 중요하며, 특히 보존 상황을 면밀히 관찰해야 합니다. 동질성 비교 집단의 보유를 비교함으로써 어떤 요인이 사용자 보유에 영향을 미치는지 분석합니다.

05 클러스터 분석

클러스터 분석은 간단하고 직관적입니다. Web analytics 의 클러스터는 사용자, 페이지 또는 컨텐츠, 소스로 나눌 수 있습니다.

사용자 클러스터링은 주로 사용자 그룹화 및 사용자 레이블 방법에 반영됩니다. 페이지 클러스터링은 주로 유사하고 관련 페이지를 그룹화하는 방법입니다. 소스 클러스터링에는 주로 채널, 키워드 등이 포함됩니다.

06 AB 테스트

성장 해커의 주요 사상 중 하나는 영원히 크고 온전한 것을 하지 말라는 것이다. 반대로 작고 정교한 것을 계속 해야 빨리 검증할 수 있다. 빠른 검증, 어떻게 검증합니까? 주요 방법은 AB 테스트입니다.

매장점 분석

충분한 기본 데이터를 수집해야 다양한 분석 방법을 통해 원하는 분석 결과를 얻을 수 있다.

사용자 행동 분석을 통해 탐색 동작, 가벼운 상호 작용, 심각한 상호 작용, 거래 동작, 버튼 클릭 탐색 동작, 가벼운 상호 작용 등으로 세분화됩니다. 셀프 서비스 임베딩 기술은 사용 빈도가 높고, 데이터가 간단하며, 데이터 분석의 효율성이 향상되고, 필요한 데이터를 즉시 추출할 수 있으며, 기술자의 작업량을 크게 줄이고, 더 많은 정보를 수집해야 합니다.

08 출처 분석

유량 배당이 사라지면 우리는 객원을 매우 중시한다. 효과적인 태그 지정 사용자 소스는 매우 중요합니다.

기존 분석 툴에서 채널 분석은 단일 차원으로만 이루어지며, 각기 다른 단계에서 다양한 채널의 효과를 심도 있게 분석하고, SEM 유료 검색과 같은 소스 채널 및 사용자 지역을 상호 분석하여 지역별 고객에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 차원이 세밀할수록 분석 결과가 더 가치가 있다.

09 사용자 분석

사용자 분석은 인터넷 운영의 핵심 부분이며, 일반적으로 사용되는 분석 방법은 활성 분석, 보존 분석, 사용자 그룹화, 사용자 초상화, 사용자 정밀 조사 등입니다. 사용자 활동은 찾아보기 활동, 상호 작용 활동, 거래 활동 등으로 나눌 수 있습니다. 주동적인 행동의 세분화를 통해 주요 행동 지표를 파악할 수 있다.

10 양식 분석

양식 분석에서 양식 작성은 각 플랫폼이 사용자와 상호 작용하는 데 필요한 부분입니다. 완벽한 양식 설계는 고객의 전환율을 높이는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

사용자가 양식 페이지에 들어갈 때 이미 작은 깔때기가 생성되었습니다. 입국에서 최종 완료까지 총 인원수와 양식을 성공적으로 제출한 인원수를 보면, 얼마나 많은 사람들이 양식을 작성하기 시작했는지, 양식을 작성하는 데 어떤 어려움이 닥쳐도 최종 변환 효과에 영향을 미칠 수 있다.

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