什么是趋势分析:数据分析的三个常用方法:趋势、对比和细分

股票学习网 发布:2021-10-04 13:16:37 阅读:10次

一个产品,如果你不能衡量它,你就不能了解它,自然而然,你就无法改进它。数据说到底,就是这样一个工具——通过数据,我们可以衡量产品,可以了解产品,可以在数据驱动下改进产品。

数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域,这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分,在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本期主要讨论一些数据分析的3个常用方法:

· 数据趋势分析

· 数据对比分析

· 数据细分分析

1.数据趋势分析

趋势分析一般而言,适用于产品核心指标的长期跟踪,比如,点击率,GMV,活跃用户数等。做出简单的数据趋势图,并不算是趋势分析,趋势分析更多的是需要明确数据的变化,以及对变化原因进行分析。

趋势分析,最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念:环比,同比,定基比。

环比是指本期统计数据与上期比较,例如2019年2月份与2019年1月份相比较,环比可以知道最近的变化趋势,但是会有些季节性差异。

树立标杆的方法有两种,如果自己熟悉这个行业,可以直接 根据行业特点,画出大致走势图。如果不熟悉,可以把时间往前拖长, 看之前几周的趋势。

当然,想观察趋势,最好是画出 同比、环比、三年比三张图。这样看的最准,能最大程度的避免短期波动的影响(也是为啥大家在做报表的时候,经常有同比、环比、三年比三个指标,并且分日、周、月三种口径统计,就是为了避免短期影响,观察趋势是否正常)。

4.将现状数据套入标杆,得出结论

如果我们已经树立了标杆形态,套入文章开头的题目的数据,马上会有不一样的解读。

所以,为啥有个名字叫 “趋势分析法”,而不是“我画个折线图,高了就是好,低了就是不好”。是因为即使画个折线图,想要不作出错误判断,也得按规矩一步步来。这就是方法和随便玩玩的区别。而下边我们会看到,随便玩玩,经常玩出问题来。

2

趋势分析法的优点

1.省事

因为它无需任何理论基础,无需任何专业知识,无需很多数据, 只要有一个结果数据,无论是正向还是负向,都能直接得出判断。所以它是所有数据分析方法里最先被总结出来,并且沿用了20多年的祖传手艺。

要知道,在20年前,企业的数字化系统还在洪荒混沌状态,那时候的职业经理们想做判断,可没有现在这么多明细数据进行分析,于是只能死磕利润、成本、销售额几个结果数据。

因此只能死磕曲线走势,你会发现60、70后的职业经理人,和85前的数据人,都对 曲线走势特别敏感,特别喜欢拖三年走势,过往12个月的走势之类数据看。

2.直接

还拿销售举例,很多辅助性活动,比如营销活动、拉新裂变,到底对销售有没有用? 不需要很复杂的漏斗分析,只要看一眼趋势,立马见效果。越简单的方法,在评估结果时越靠谱!

3.自带标准

曲线走势本身,可以成为判断指标好坏的标准, 除了上文说的自然周期/生命周期型标准,涨跌程度,也能成为判断标准,这样省去了大量找标准的时间。

今时今日,这个方法也很好用。因为虽然我们有条件做ABtest,做漏斗,做多维度交叉分析,但是每天、每时、每刻都让你这么搞,你试试看。

且不说做数据的会累死,为了搞这么多分析,要业务延迟上线,APP开发进度减缓,活动hold住去一个个做埋点、做测试,你问问业务干不干。所以 大量常规的分析,依然要依靠日报、周报的数据做趋势分析来满足。

况且,每天、每时、每刻的数据变化,搞得业务神经过敏,嚷嚷着要深入分析,结果事后发现屁事没有的情况:非常多!

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趋势分析法的不足

第三个好处:自带标准。曲线走势本身,可以成为判断指标好坏的标准,除了上文说的自然周期/生命周期型标准,涨跌程度,也能成为判断标准,这样省去了大量找标准的时间。(如下图)。

今时今日,这个方法也很好用。因为虽然我们有条件做ABtest,做漏斗,做多维度交叉分析,但是每天、每时、每刻都让你这么搞,你试试看。且不说做数据的会累死,为了搞这么多分析,要业务延迟上线,APP开发进度减缓,活动hold住去一个个做埋点、做测试,你问问业务干不干。所以大量常规的分析,依然要依靠日报、周报的数据做趋势分析来满足。

况且,每天、每时、每刻的数据变化,搞得业务神经过敏,嚷嚷着要深入分析,结果事后发现屁事没有的情况:非常多!

三、趋势分析法的不足

不足之一:神经过敏。三人成虎的效应,在趋势分析里非常常见。具体的如下图所示。人们往往习惯于对:突发巨大的、连续几次的、与前边连续几次不一样的神经过敏。却容易忽视更大的问题。

不足之二:混杂因素。趋势分析在观察因果效果的时候,无法处理混杂因素。在多个因素叠加的时候,是无法区分出来真正的关键影响因素的。

不足之三:乱用滥用。注意,趋势分析是有前提的,在指标是结果指标,有明确的正向/负向判断的时候,才可以使用。其他场景,比如活跃率、消费率这种比例,比率类指标,不能直接套用,比例/比率类指标得先看分子分母到底哪个引起的变化。比如:用户注册数、浏览数这种不明确正负的,也不适合用,至少得跟转化率连起来看。至于文章开头所说的:看着高了就是好,低了就是不好,更是典型的乱用。

不足之四:缺少洞察。最最最经典的场景,就是炒股票。直接上图,一看就懂。

因为本质上,趋势是由背后的原因推动的。看趋势,更得看背后的原因,而不是单纯的看着结果走势想当然。这也是我们为啥会研发出ABtest、漏斗图、多维度交叉对比等等方法的原因。我们需要简单的方法短平快做决策,也需要更复杂的方法深入问题。

四、还有哪些祖传方法

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