数据分析常用的方法有哪些?

数据分析常用的方法有简单趋势、多维分解、转化漏斗、用户分群、细查路径、留存分析、AB测试。... 数据分析常用的方法有简单趋势、多维分解、转化漏斗、用户分群、细查路径、留存分析、A B 测试。 展开
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2021-07-30 · 专注大学生职业技能培训在线教育品牌
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1、简单趋势


通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型,供应商区域(交通因子),采购额,采购额对供应商占比。


2、多维分解


根据分析需要,从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度。


3、转化漏斗


按照已知的转化路径,借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。


4、用户分群


在精细化分析中,常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件,有针对性地优化供应链,提升供应链稳定性。


5、细查路径


数据分析可以观察供应商的行为轨迹,探索供应商与本公司的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。


6、留存分析


留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率,是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。


7、A/B 测试


A/B测试就是同时进行多个方案并行测试,但是每个方案仅有一个变量不同;然后以某种规则优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后分析和不同方案评估。

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