1. 數(shù)據(jù)分析方法和思維—對比細(xì)分

        共 2942字,需瀏覽 6分鐘

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        2021-09-01 05:14

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        來源:漁好學(xué)

        作者:Rain0808

            

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        寫在前面
                                             
        最近在看一個(gè)很火的綜藝, 叫脫口秀大會, 李誕主持滴,   請來了很多領(lǐng)笑員比如大張偉,  羅永浩 等等明星。

        比如針對某個(gè)參加人員呼蘭的點(diǎn)評 通常都會說是你和 上一季相比 怎么怎么樣, 這就是對比, 自己跟自己對比, 還有會把呼蘭跟被譽(yù)為脫口秀天花板的周奇墨對比, 這是跟其他人對比。

        比較的時(shí)候會說 呼蘭的整個(gè)人的狀態(tài), 文本, 表演, 這些就是細(xì)分方法, 我們會從多個(gè)維度去描述評價(jià), 就是一種數(shù)據(jù)分析中的細(xì)分方法。

        同樣的從美食來說, 我們每天都在運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的方法在生活中運(yùn)用數(shù)據(jù)分析, 比如你今天做了一個(gè)土豆燉排骨, 你會跟其他的菜比較比如跟炸豆腐對比, 從色香味 來對比, 同樣的你也會跟 自己上一次做的這一道一模一樣的菜做對比。

        假如我們只有對比 我們只知道我們的菜 比如更好了 或者變差了, 但是沒有細(xì)分, 細(xì)分就是尋找差異, 從色香味, 從調(diào)料 選材  火候  加工順序 等等多個(gè)方面去找尋差異

            

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        互聯(lián)網(wǎng)中的細(xì)分

        在互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析中, 經(jīng)常我們?nèi)シ治霰热缃裉斓幕钴S人數(shù)降低了, 我們經(jīng)常要從多個(gè)維度去分析為什么降低。

        同時(shí)我們還要跟上周, 昨天, 去年同期等做對比, 分析雖然是降低了, 但對比去年是否有變化。

        那么我們?nèi)绾巫鲆粋€(gè)有效的細(xì)分呢。


        首先我們有很多可以細(xì)分的維度, 比如 從時(shí)間上拆分, 一個(gè)月的活躍人數(shù)我們可以拆分到每一天的人數(shù), 活躍人數(shù)可以拆分新的活躍人數(shù), 老的活躍人數(shù)。

        同樣都是活躍人數(shù), 我們可以拆分不同活躍等級的人數(shù), 這里的活躍人數(shù)指的就是比如 一個(gè)月活躍 1天 活躍 3天 活躍7天等不同活躍天數(shù), 又可以拆分成一天活躍 1小時(shí), 3小時(shí), 7小時(shí)等不同時(shí)長的用戶。

        我們還可以對地區(qū)進(jìn)行細(xì)分, 比如活躍人數(shù)降低了, 我們可以細(xì)分到是哪個(gè)地方降低比較多, 是廣東還是廣西, 是湖南還是湖北。

        除了以上拆分的維度, 我們還可以有很多拆分的維度, 比如另外一個(gè)例子, 我們發(fā)送的表情總數(shù)量跌了, 我們就可以拆分成發(fā)送的小黃臉小表情, 還有很騷氣的大表情。

        這些拆分是跟特地業(yè)務(wù)相關(guān)的。

        對于電商類的業(yè)務(wù)比如總的訂單量 我們可以拆分來自不同的店鋪, 不同的品類, 不同的商品類型, 不同的價(jià)格類型等等。

        對于游戲類型的業(yè)務(wù)比如總的賣的游戲皮膚 我們可以拆分不同角色的皮膚, 武器也是類似的。

        對于視頻類app 比如抖音的關(guān)注數(shù), 我們可以拆分不同用大v的粉絲數(shù)量。

        單單細(xì)分, 沒有對比, 就沒有洞察, 那么我們細(xì)分好了分析維度之后, 怎么對比呢.

            

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        互聯(lián)網(wǎng)中的對比

        對比就是在細(xì)分的基礎(chǔ)上選擇合適的指標(biāo)進(jìn)行對比。比如我們要分析現(xiàn)在朋友圈在某一天的情況如何。


        我們會想一些指標(biāo)去評估, 比如朋友圈活躍人數(shù), 活躍次數(shù), 活躍時(shí)長, 活躍到發(fā)表的轉(zhuǎn)化率等, 然后我們就會把這些指標(biāo)去跟去年同期做對比看漲跌如何, 也就是自己跟自己比。

        除了自己跟自己比, 我們會拿到一個(gè)具體的漲跌的數(shù)字, 但我們不知道一個(gè)數(shù)字是有沒有明顯的異常, 這時(shí)候就可以借助其他的業(yè)務(wù)。

        比如我們會看表情活躍今年跟去年同期對比的漲跌, 然后看朋友圈的漲跌跟表情的漲跌, 就可以科學(xué)評估這個(gè)漲跌是否是非常異常的。


            

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        數(shù)據(jù)報(bào)告中的細(xì)分和對比

        在數(shù)據(jù)分析報(bào)告中, 貫穿整個(gè)數(shù)據(jù)報(bào)告的其中一周思維就是細(xì)分和對比, 我們在描述一個(gè)業(yè)務(wù), 一個(gè)產(chǎn)品, 一個(gè)功能的時(shí)候, 我們就會拆分多個(gè)維度去對比分析。

        比如以questmobile 報(bào)告為例, 我們可以發(fā)現(xiàn), 首先是細(xì)分從社交, 視頻, 網(wǎng)購等多個(gè)維度進(jìn)行細(xì)分, 然后對比他們的活躍占比。

        但除了對比這些興趣度以外, 本身興趣度自己跟自己又有同比的增量情況, 這個(gè)主要是刻畫如果一個(gè)興趣度的占比比其他興趣更活躍的時(shí)候, 這個(gè)興趣度本身的活躍占比 相比上周, 相比去年同期是否有變化。


        另外一種細(xì)分我們可以看到在算知乎app和知乎百度小程序的占有率的時(shí),  細(xì)分了知乎app 自己獨(dú)占率, 知乎小程序的獨(dú)占率, 就可以對比app 和小程序的獨(dú)占率的差異, 知乎app(97.0%)> 知乎小程序 (93.3%), 同時(shí)還可以對比知乎app 中 單純app獨(dú)占率(97.0%) 和 小程序 3% 的占比之差。

        除了同一個(gè)app 獨(dú)占率自己的對比, 同種類型的app 的獨(dú)占率還做了對比. 比如百度知道app 獨(dú)占率 95.6%, 宣布內(nèi)附知乎app 獨(dú)占率(97.0%)略低。但百度小程序的獨(dú)占率(99.0%)要大大高于 知乎小程序的獨(dú)占率 93.3%。 

            
            

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        細(xì)分和對比方法的總結(jié)
        細(xì)分和對比方法在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用非常之多,   同樣的在面試的時(shí)候也經(jīng)常會問到一些問題的分析, 也會經(jīng)常要用到細(xì)分和對比的分析方法。

        同樣在生活中, 我們的購物貨比三家, 旅游的時(shí)候攻略也是多家對比, 我們時(shí)時(shí)刻刻都在面對需要細(xì)分和對比的方法去解決問題的時(shí)候

        晚上吃什么呢? 讓我來挑幾家店(細(xì)分), 看看哪一家好吃把(對比)
            

        --END--


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