數據分析里的數據是怎麼計算的

㈠ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

㈡ 數據分析應該怎麼做

1.明確目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若乾的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什麼樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標(各類分析指標需合理搭配使用)。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

根據目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告(如艾瑞資訊)、市場調查。

3.數據處理

數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

4.數據分析

數據處理好之後，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

5.數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

6.報告撰寫

撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容;圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

㈢ 數據分析中的P值怎麼計算、什麼意義

一、P值計算方法

左側檢驗P值是當時，檢驗統計量小於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。

右側檢驗P值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。

雙側檢驗P值是當μ=μ0時，檢驗統計量大於或等於根據實際觀測樣本數據計算得到的檢驗統計量值的概率，即p值。

二、P值的意義

P 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 為顯著， P <0.01 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 或0.01。

(3)數據分析里的數據是怎麼計算的擴展閱讀：

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析;其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。

㈣ 數據分析怎麼做

什麼是數據分析呢，淺層面講就是通過數據，查找其中蘊含的能夠反映現實狀況的規律。

專業一點講：數據分析就是適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將他們加以匯總、理解和消化，以求最大化的開發數據的功能，發揮數據的作用。

那麼，我們做數據 分析的目的是什麼呢？

事實上，數據分析就是為了提取有用的信息和形成結論而對數據加以詳細的研究和概括總結的過程。

數據分析可以分為：描述性數據分析、探索性數據分析、驗證性數據分析

工作中我們運用數據分析的作用有哪些？

1、現狀分析：就是企業運營狀況的分析，主要是各項指標的監控以及日報、周報、月報等

2、原因分析：需求分析，多數是針對運營中出現的問題進行剖析，找出出現問題的因素以便於解決問題

3、預測分析：針對以後的運營情況做出分析報告，對公司以後的發展趨勢做出有效的預測，對公司的發展目標和策略制定做出有力的支撐。

最重要的一點：

我們如何做數據分析呢，換一句話說就是如何進行數據分析，是怎樣的流程？

我們來看數據分析的六部曲

1、明確分析目的和思路：

這一定很重要，你想通過數據分析得到什麼，你想通過數據分析告訴別人什麼，這是你做數據分析的首要問題，分析不能是漫無目的的，一定要明確思路，有目的性、有計劃性的去做數據分析。找好角度、指標、以及分析邏輯尤為重要。

2、數據收集，這里不做過多的說明，一般情況下，數據來源都會可靠有效。我們要做的只是把我們需求的數據get即可。

3、數據處理：

主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等方法，數據分析的前提是要保證數據質量，如果數據質量無法保證，分析出來的結果也沒法得到有效的利用，甚至會對決策者造成誤導的行為。

4、數據分析：

首先要明確數據處理和數據分析的區別：數據處理只是數據分析的基礎，我們做數據處理就是為了保證數據形式合適，保證數據的一致性和有效性。

5、數據展現：

數據展現就是把數據分析的結果，用可視化的圖標形式展現出來，用一種簡單易懂的方式表達出你分析的觀點

6、撰寫報告：

數據分析報告其實就是對整個數據分析過程的一個總結與呈現，通過報告把數據分析的起因、過程、結果及建議完整的呈現出來，供決策者參考。

㈤ 數據分析的步驟

數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：
1、探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。 1、列表法
將實驗數據按一定規律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利於發現相關量之間的物理關系；此外還要求在標題欄中註明物理量名稱、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最後還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和准確度等級、有關環境條件參數如溫度、濕度等。
2、作圖法
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進行觀測的對應點（內插法）或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為，取對數後得到，若用半對數坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。
3、數據分析主要包含：
1. 簡單數學運算（Simple Math）
2. 統計（Statistics）
3. 快速傅里葉變換（FFT）
4. 平滑和濾波（Smoothing and Filtering）
5.基線和峰值分析(Baseline and Peak Analysis) 1、搜索引擎蜘蛛抓取數據；
2、網站IP、PV等基本數據；
3、網站的HTTP響應時間數據；
4、網站流量來源數據。

㈥ 數據分析-如何計算分析留存率

產品經理在做留存率分析之前，首先結合產品的的業務特點和產品的增長的模式，確定產品業務目標是否和留存率有關。

用戶增長可分為以下三種模式：黏性增長、病毒增長 、付費增長。

黏性增長 ，培養用戶忠誠度，以用戶留存為主。比如知乎、羅輯思維類等內容類產品或者網路開放平台這類To B 的商業模式，客戶關系的維護，用戶的續存很重要。此類增長模式下的產品業務目標以用戶留存率和用戶續費率為主。

裂變式增長 ，在短周期內通過用戶社交網路，自發傳播。這種增長模式常見於微信社交類產品，拼多多這種2C交易類產品。這類產品的初期業務目標是傳播周期，用戶增長速度。

付費增長 ：從免費到付費的轉變，持續付費增加LTV；或者直接付費獲取服務。比如印象筆記、 ProcessOn 等工具類產品，或者手機、相機等3C工具類產品。此類產品的業務目標是用戶付費轉化率，產品復購率。

留存的統計方式是以下三個維度的組合合集：

（1）新增、活躍

新增留存，主要分析 新增用戶 對產品的忠誠度。若分析的時間段內有新功能增加或者功能優化，提升了用戶體驗， 新增留存的變化 是衡量此功能產品價值的一個很好地標准。

活躍留存，活躍用戶的留存是監測產品質量/黏性、了解某個渠道質量的一個重要方法。

一般活躍留存＞活躍留存，因為活躍用戶的忠誠度高於新增用戶。

（2）設備、賬號

一般設備數和賬號數是一致的，但是有兩種情況比較特殊：第一種是使用同一賬號在不同設備上登錄，此時設備數＞賬號數的情況，比如同一淘寶賬號在不同的手機端登陸使用；第二種是同一設備登陸不同的賬號，此時賬號數＞設備數，比如同一手機登陸兩個微信賬號。

（3）第N日、N日內

第N日、N日內的選擇，很大程度上和分析目的和產品性質有關。一般長周期內使用次數低的產品，如酒店、旅遊類產品，可以用N日內留存計算（務必去重！），但N日內的留存計算方式往往很高，因此可參考性很小。此外N日內留存主要是為了分析流失，即一段時間內有多少設備/賬號活躍過一次之後就流失了，但隨著 N的增加，N日內留存會越來越多，即隨著時間的流逝，留存數越來越大，這是不合常理的。因此實際應用用很少用N日內留存。

而時間周期，一般關注次日留存、3日留存、7日留存、30日留存，具體的時間周期根據用戶使用產品的習慣、產品性質、分析數據的目的而定。

組合三種維度留存的定義，有八種統計方法，以登陸行為為例說明，具體產品到底是達到什麼條件才算做留存具體定義即可：

注意：統計N日內留存時，一定要去重，否則留存可能會大於100%

以7日活躍設備留存率為例說明留存率計算方法：

（1）7日 日 留存率= ✖️100%，如黑線標識的用4號活躍過的設備在11號仍活躍的活躍設備數除以4號的活躍設備數。

（2）7日 日 留存率= ✖️100%，新增當日為第0日，下一日為第1日。之所以這樣計算，這是因為有些產品的使用習慣有時間周期限制，如辦公類產品，周末使用率低，這種計算方法可以避免計算出的留存率比正常偏低。，如紅線線標識的用4號活躍過的設備在10號仍活躍的活躍設備數除以4號的活躍設備數。

（3）7日 內 留存率 = ，第1天活躍的設備數中，在第2天至第7天 仍活躍的日活躍設備數除以第1天活躍的設備數。

更多日期選擇還可以

若大盤留存異常，可以再分產品渠道、用戶來源、用戶群、分功能等角度具體分析。當然產品、運營、技術、市場每個環節都會對留存產生影響，需要多角度分析，此處不再展開。

這種對比可以從多個角度分析，不限於用戶群、用戶來源、用戶行為、產品渠道、產品功能等。更精細化的留存分析還可以過濾用戶某一行為再對比分析留存。

例如，某功能留存高於大盤的留存，或者某功能的留存率較高，則此功能對產品的價值比較大，可以通過產品的調整，使更多用戶使用此類功能，提高留存率。或者若對比男女用戶群的留存率，發現男性用戶的留存率比女性低，可以分析原因，優化產品策略，也可以調整產品推廣渠道，以吸引女性用戶。

分析以下留存圖（也可稱為手槍圖），通過該圖的數據，可以看出新增激活用戶整體留存情況，隨著產品的優化，存留率有沒有越來越高，或者隨著時間的流逝，產品的粘性是否有下降，

新增用戶的留存率曲線有兩個特點：前期快速下降、一定時間後進入平穩期。

想要提高產品的留存率曲線的表現，可以從以上兩個角度出發，縮短用戶進入平穩期的時間 (盡快激活) ，並且讓更多的用戶進入平穩期 (激活更多) 或者通過發現產品問題優化產品體驗召回的流失用戶的。當然最終還是需要驚喜的產品體驗，使用戶逐漸形成習慣，增強產品的不可或缺性。