谁说菜鸟不会数据分析中关于数据分析方法的总结PPTPPT格式课件下载.ppt
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包括一个国家的或地区的居民受教育程度和文化水平、信仰风俗、价值观念等。
技术环境除了要考察与企业所处领域直接相关的技术手段的发展变化外,还应了解:
国家对科技开发的投资和支持重点、技术转移和技术商品化速度、专利及其保护情况、该领域发展动态和研究费用总额等。
1.数据分析方法论数据分析方法论例例用PEST分析法对互联网行业进行分析互联网行业分析政治经济社会技术国家出台哪些政策?
有何影响?
制约还是促进?
相关法律有哪些?
GDP及增长率、进出口总额及增长率消费价格指数、失业率、居民可支配收入中国网民与中国公民在人口规模、性别比例、人口分布、购买习惯、教育情况、宗教信仰等方面,网民与全国是否有区别?
技术的发明、技术传播、更新、商品化速度、技术发展趋势国家重点支持项目、国家投入费用1.数据分析方法论数据分析方法论1.35W2H分析法(用户行为分析、业务专题分析)5W2H分析法是从回答中发现解决问题的线索的方法,即何因(why)、何事(what)、何人(who)、何时(when)、何地(where)、如何做(how)、何价(howmuch),这就构成了5W2H的总框架。
该方法简单方便,容易理解,广泛应用于企业营销管理活动等方面。
5W2H分析法Why何因What何事When何时Who何人Where何地How如何做Howmuch何价1.数据分析方法论数据分析方法论例例5W2H分析法在用户购买行为分析上的应用用户购买行为分析WhyWhatWhoWhenWhyWhereHowHowmuch用户购买产品目的是什么?
产品哪里吸引顾客?
公司提供什么产品及服务?
与用户需求一致?
谁是我们的用户?
用户有何特点?
何时购买?
多久再次购买?
用户在哪购买?
各个地区用户构成怎样?
用户购买支付方式怎样?
用户购买花费时间、交通等成本各是多少?
通过上面可以看出通过上面可以看出5W2H分析法让分析问题变得简单有条理,更有分析法让分析问题变得简单有条理,更有逻辑性与全面性。
逻辑性与全面性。
1.4逻辑树逻辑树分析法(业务问题专题分析)1.数据分析方法论数据分析方法论逻辑树分析法是将一个已知问题当成树干,然后考虑这个问题和哪些问题有关。
每想到一点,就给这个问题所在的树干加一个树枝,并标明树枝代表什么问题。
逻辑树方法又称问题树、演绎树或分解树。
问题陈述问题一问题二问题三问题N逻辑树的适用要遵循以下原则:
1.数据分析方法论数据分析方法论要素化:
把相同问题归纳总结成要素框架化:
将各个要素组成框架,遵守不重不漏的原则关联化:
框架内的各元素保持必要的相互关系,简单不孤立例例逻辑树分析法在利润分析中的应用利润增长缓慢收入收入成本成本其他其他客户少?
质量变差?
对手竞争?
材料成本?
人工成本?
广告成本?
缺点:
涉及相关问题可能会有遗漏。
所以在用逻辑树分析法的时候尽量把涉及的问题或要素考虑周全。
1.54P营销理论营销理论(公司整体经营状况)1.数据分析方法论数据分析方法论4P营销理论产生于20世纪60年代的美国,它随着营销组合理论的提出而出现。
它将营销要素概括为四类:
产品(product)、价格(price)、渠道(place)、促销(promotion)。
如果需要了解公司的整体运营情况,就可以采用4P营销理论进行分析指导。
4P营销理论价格Price渠道Place产品Product促销Promotion1.数据分析方法论数据分析方法论例例4P营销理论在公司业务中应用公司业务分析产品价格渠道促销公司提供什么产品和服务?
哪个销量好?
与用户需求是否一致?
购买产品的用户都是何人?
公司销售收入怎样?
增长还是减少?
用户接受的合理价格是多少?
公司在各地区有多少销售渠道?
用户通过何种渠道购买?
公司渠道政策是否具有吸引力?
投入多少促销资源?
效果如何?
投放多少宣传广告?
1.5用户行为理论用户行为理论1.数据分析方法论数据分析方法论用户使用行为是指用户为获取、使用物品或服务所采用的各种行动,一般按照以下过程:
对产品有一个认知、熟悉的过程,然后试用,再决定是否继续消费使用,最后成为忠实用户。
认识认识熟悉熟悉试用试用使用使用忠诚忠诚2.数据分析方法数据分析方法2.1对比分析法对比分析法定义:
对比分析法是将两个或两个以上的数据进行比较,分析其中的差异,从而揭示这些事物所代表的发展变化情况和规律性。
特点:
非常直观的看出事物某方面的变化或差距,而且可以准确、量化的表示出变化的差距是多少。
分类:
静态在同一时间下,不同总体之间的比较,也叫横向比较。
动态在同一总体条件下对不同时期指标数值进行比较,也叫纵向比较。
2.数据分析方法数据分析方法2.1对比分析法对比分析法完成值目标1.与目标对比实际完成值与目标值进行对比,属于横比上个月本月2.不同时期对比选择不同时期的指标数值作为标准对比,属于纵比。
同比、环比部门A部门B部门C部门D3.同级部门、单位、地区对比4.行业内对比对比找出自身发展方向,属于横比活动前活动后5.活动效果对比比较营销活动前后效果对比,属于纵比2.数据分析方法数据分析方法2.1对比分析法对比分析法注意事项1.指标的口径范围、计算方法计量单位一致2.对比的对象要有可比性3.对比的指标类型必须一致2.数据分析方法数据分析方法2.2分组分析法分组分析法定义:
根据数据分析对象的特征,按照一定的指标,把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行比较研究。
目的:
把总体中具有不同性质的对象区分开,把性质相同的对象合并在一起便于对比。
分组分析一般都与对比分析结合使用。
步骤:
1.确定组数2.确定各组组距组距组距=(最大值(最大值-最小值)最小值)/组数组数3.根据组距大小,对数据进行分析整理,划归到相应组内2.数据分析方法数据分析方法2.3结构分析法结构分析法定义:
结构分析法是指被分析研究总体内各部分与总体之间进行对比的分析方法,即总体内各部分所占比例,属于相对指标。
公式:
结构相对指标(比例)结构相对指标(比例)=总体某部分的数值总体某部分的数值/总体总量总体总量*100%典例:
市场占有率市场占有率=(某商品销售量(某商品销售量/该种商品市场销售总量)该种商品市场销售总量)*100%2.数据分析方法数据分析方法2.4平均分析法平均分析法定义:
运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点、条件下某一数量特征的一般水平。
作用:
1.利用平均指标对比同类现象在不同地区、不同行业之间的差异程度,比用总量指标更具说服力。
2.利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化,更能说明其发展趋势和规律。
算术平均数算术平均数=总体各单位数值的总和总体各单位数值的总和/总体单位个数总体单位个数2.数据分析方法数据分析方法2.5交叉分析法交叉分析法定义:
同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内,使各变量值成为不同变量的交叉结点,一般用二维交叉表分析法。
2.数据分析方法数据分析方法2.6综合评价分析法综合评价分析法定义:
将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价,用于解决复杂的分析对象。
1.确定综合评价指标体系2.搜集数据,并对不同计量单位的指标数据进行标准化处理3.确定指标体系中各指标的权重,保证评价的科学性4.对经处理后的指标进行汇总计算出综合评价指数5.根据评价指数对参评单位排序,并得出结论特点:
1.评价过程不是逐个顺次完成,而是将多个指标评价同时完成2.在过程中,要根据指标重要性进行加权处理3.评价结果不是含有具体意义的统计指标,而是以指数表示参评单位综合状况的排序。
2.数据分析方法数据分析方法2.6综合评价分析法综合评价分析法0-1标准化:
也叫离差标准化,对原始数据进行线性变换,使结果落到0,1区间内。
第第N个经标准化处理的值个经标准化处理的值=(第(第N个原始值个原始值-最小值)最小值)/(最大值(最大值-最小值)最小值)此方法的不足之处,当有新数据加入时会影响最大最小值,需重新计算。
权重确定方法(目标优化矩阵表):
将人脑的模糊思维转化为计算机的1/0式逻辑思维,最后得出量化结果。
某指标权重某指标权重=(某指标新的重要性合计得分(某指标新的重要性合计得分/所有指标新的重要性合计得分)所有指标新的重要性合计得分)*100%2.数据分析方法数据分析方法0-1标准化实例目标矩阵优化实例2.数据分析方法数据分析方法2.7杜邦分析法杜邦分析法定义:
利用各主要财务指标间的内在联系,对企业财务状况及经济效益进行综合分析评价的方法。
全部成本净资产收益率总资产收益率权益乘数主要营业利润率总资产周转率净利润主营业务收入主营业务收入其他利润所得税营业成本主营业务收入资产总额流动资产长期资产2.数据分析方法数据分析方法2.7杜邦分析法杜邦分析法A市场占有率A用户14.26万三公司用户21.12万A用户14.26万B用户2.44万C用户4.42万业务甲0.17万业务乙11.1万业务丙2.99万业务丁2.05万业务戊0.39万7%73%21%18%15%20%15%49%24%105%32%2.数据分析方法数据分析方法2.7漏斗图分析法漏斗图分析法定义:
漏斗图是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各环节流程涉及复杂业务比较多的分析。
浏览商品放入购物车生成订单支付订单完成交易40%75%67%85%100%40%30%20%17%2.数据分析方法数据分析方法2.7矩阵关联分析法矩阵关联分析法定义:
将事物(产品、服务等)的两个重要属性(指标)作为分析的依据,进行关联分析,并找出解决问题的办法。
方法:
以属性A为横轴,属性B为纵轴,按某一标准进行划分,构成四个象限,将要分析的事物对应投射到四个象限内。
满意度重要性低高高高度关注区高度关注区优先改进区优先改进区无关紧要区无关紧要区维持优势区维持优势区2.数据分析方法数据分析方法满意度重要性低高高满意度重要性低高高ABCD某公司3年来用户对公司各指标满意情况变化AEBCDFGHIJ改进难易程度气泡大代表改进难度大气泡小代表改进难度小3.数据分析的误区数据分析的误区3数据分析的误区数据分析的误区1.分析目的不明确,为了分析而分析2.缺乏业务知识,分析结果偏离实际3.一位追求高级分析方法,热衷研究模型
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