数据统计剖析方法有几种有哪几种统计方式

数据统计剖析方法有几种➝有哪几种统计方式

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数据统计剖析方法有几种有哪几种统计方式

文本导读：

1. 有哪几种统计方式
2. 统计剖析方法有哪几种
3. 数据剖析方法有哪些

有哪几种统计方式

1、有三种统计方式，区分是计量资料的统计方法，计数资料的统计方法，等级资料的统计方法。统计资料丰厚且扑朔迷离，要想做到合理选用统计剖析方法并非易事。关于同一个资料，若选择不同的统计剖析方法处置，有时其结论是一模一样的。

3、①依据研讨的目的，明白研讨实验设计类型、研讨要素与水平数；

4、②确定数据特征(能否正态散布等)和样本量大小；

5、③正确判别统计资料所对应的类型(计量、计数和等级资料)，同时应依据统计方法的适宜条件停止正确的统计量值计算；

6、最后，还要依据专业知识与资料的实践状况，结合统计学准绳，灵敏地选择统计剖析方法。

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统计剖析方法有哪几种

对比剖析法指经过目的的对比来反映事物数量上的变化，属于统计剖析中常用的方法。罕见的对比有横向对比和纵向对比。

横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购置商品的价钱对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额区分与上一年度平均销售额的对比等。应用对比剖析法可以对数据规模大小、水平上下、速度快慢等做出有效的判别和评价。

分组剖析法是指依据数据的性质、特征，依照一定的目的，将数据总体划分为不同的局部，剖析其外部结构和相互关系，从而了解事物的开展规律。

依据目的的性质，分组剖析法分为属性目的分组和数量目的分组。所谓属性目的代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文明水平等，这些目的无法停止运算；而数据目的代表的数据可以停止运算，如人的年龄、工资支出等。分组剖析法普通都和对比剖析法结合运用。

预测剖析法主要基于以后的数据，对未来的数据变化趋向停止判别和预测。预测剖析普通分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即依据目的之间相互影响的因果关系停止预测，例如，依据用户网页阅读行为，预测用户能够购置的商品。

漏斗剖析法也叫流程剖析法，它的主要目的是专注于某个事情在重要环节上的转化率，在互联网行业的运用较普遍。比如，关于信誉卡央求的流程，用户从阅读卡片信息，到填写信誉卡资料、提交央求、银行审核与批卡。

最后用户激活并运用信誉卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而构成一个漏斗。运用漏斗剖析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发作异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务目的。

AB测试剖析法其实是一种对比剖析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本目的值来剖析各自的差异。

例如，关于某个App的同一功用，设计了不同的样式作风和页面规划，将两种作风的页面随机分配给运用者，最后依据用户在该页面的阅读转化率来评价不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

除此之外，要想做好数据剖析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量目的（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据散布（几何散布、二项散布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假定检验等外容，经过相关目的和概念的运用，让数据剖析结果更具专业性。

数据剖析方法有哪些

1、所谓公式拆解法就是针对某个目的，用公式层层分解该目的的影响要素。

2、举例：剖析某产品的销售额较低的缘由，用公式法分解

3、对比法就是用两组或两组以上的数据停止比拟，是最通用的方法。

4、我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，运用频繁，经常和其他方法搭配运用。

5、下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体下跌且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使前期增速下降了，最后的销售额还是赶超。

6、A/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，区分让相似访客群组来访问，搜集各群组的用户体验数据和业务数据，最后剖析评价出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：

7、（1）现状剖析并树立假定：剖析业务数据，确定以后最关键的改良点，作出优化改良的假定，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假定是由于推行的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想方法来停止改良了

8、（2）设定目的，制定方案：设置主要目的，用来权衡各优化版本的优劣；设置辅佐目的，用来评价优化版本对其他方面的影响。

9、（3）设计与开发：制造2个或多个优化版本的设计原型并完成技术完成。

10、（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，依据状况逐渐添加流量。

11、（5）采集并剖析数据：搜集实验数据，停止有效性和效果判别：统计清楚性到达95%或以上并且维持一段时间，实验可以完毕；假设在95%以下，则能够需求延伸测试时间；假设很长时间统计清楚性不能到达95%甚至90%，则需求决议能否中止实验。

12、（6）最后：依据实验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或许在实验效果未达成的状况下继续优化迭代方案重新开发上线实验。

13、经过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为战略，从而停止一些落地的推进。象限法是一种战略驱动的思想，常与产品剖析、市场剖析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限散布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。

14、高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击出去的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实践受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实践受众契合水平较高，但需求优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以坚持了。还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)三个维度分红八个象限。

15、经过象限剖析法，将有相反特征的事情停止归因剖析，总结其中的特性缘由。例如下面广告的案例中，第一象限的事情可以提炼出有效的推行渠道与推行战略，第三和第四象限可以扫除一些有效的推行渠道；

16、针对投放的象限剖析法可以针对不同象限树立优化战略，例如RFM客户管理模型中依照象限将客户分为重点开展客户、重点坚持客户、普通开展客户、普通坚持客户等不同类型。给重点开展客户倾斜更多的资源，比如VIP效劳、特性化效劳、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。

17、帕累托规律，源于经典的二八规律。比如在团体财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据剖析中，则可以了解为20%的数据发生了80%的效果需求围绕这20%的数据停止开掘。往往在运用二八规律的时分和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点剖析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思索如何让其他的80%向这20%转化，提高效果。

18、普通地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某批发企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的效果。

19、罕见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量目的，将这些销售额目的从大到小陈列，并计算截止以后产品SKU的销售额累计算计占总销售额的百分比。

20、百分比在 70%（含）以内，划分为 A类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C类。以上百分比也可以依据自己的实践状况调整。

21、ABC剖析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户买卖额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假定有20%，那么在资源有限的状况下，就知道要重点维护这20%类客户。

22、漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思索方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的剖析中。

23、上图是经典的营销漏斗，笼统展现了从获取用户到最终转化成购置这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据目的来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购置流程拆分红一个个步骤，然后用转化率来权衡每一个步骤的表现，最后经过异常的数据目的找出有效果的环节，从而处置效果，优化该步骤，最终到达提升全体购置转化率的目的。

24、全体漏斗模型的中心思想其实可以归为分解和量化。比如剖析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻觅每个层级的可优化点。关于没有依照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，延长途径提升用户体验。

25、还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传达。这是产品运营中比拟罕见的一个模型，结合产品自身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据目的，最终制定不同的运营战略。

26、从下面这幅AARRR模型图中，可以比拟清楚的看出来整个用户的生命周期是出现逐渐递减趋向的。经过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以停止数据的横向和纵向对比，从而发现对应的效果，最终停止不时的优化迭代。

27、用户途径剖析追踪用户从某个末尾事情直到完毕事情的行为途径，即对用户流向停止监测，可以用来权衡网站优化的效果或营销推行的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目的，引导用户更高效地完成产品的最优途径，最终促运用户付费。如何停止用户行为途径剖析？

28、（1）计算用户运用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，经过数据，真实地再现用户从翻开APP到分开的整个进程。

29、（2）检查用户在运用产品时的途径散布状况。例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户停止了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品概略页。

30、（3）停止途径优化剖析。例如：哪条途径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。

31、（4）经过途径识别用户行为特征。例如：剖析用户是用完即走的目的导向型，还是无目的阅读型。

32、（5）对用户停止细分。通常依照APP的运用目的来对用户停止分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购置型用户，并对每类用户停止不同访问义务的途径剖析，比如意向型的用户，他停止不同车型的比拟都有哪些途径，存在什么效果。还有一种方法是应用算法，基于用户一切访问途径停止聚类剖析，依据访问途径的相似性对用户停止分类，再对每类用户停止剖析。

33、以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页阅读、搜索商品、参与购物车、提交订单、支付订单等进程。而在用户真实的选购进程是一个交缠重复的进程，例如提交订单后，用户能够会前往首页继续搜索商品，也能够去取消订单，每一个途径面前都有不同的动机。与其他剖析模型配合停止深化剖析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优途径或许希冀中的途径。

34、用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，依然具有访问、登录、运用或转化等特定属性和行为，留存用户占事先新用户的比例就是留存率。留存率依照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：

35、第一种日留存，日留存又可以细分为以下几种：

36、（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数

37、（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

38、（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

39、（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

40、（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

41、第二种周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相关于第一个周的新增用户中，依然还有登录的用户数。

42、第三种月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相关于第一个周的新增用户中，依然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只要一半有数据），每个数据记载行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常状况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：

43、聚类剖析属于探求性的数据剖析方法。通常，我们应用聚类剖析将看似无序的对象停止分组、归类，以到达更好地了解研讨对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研讨中，很多效果可以借助聚类剖析来处置，比如，网站的信息分类效果、网页的点击行为关联性效果以及用户分类效果等等。其中，用户分类是最罕见的状况。

44、罕见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为罕见的K-means为例，如下图：

45、可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类剖析是一种无监视学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据停止聚类后并失掉簇后，普通会独自对每个簇停止深化剖析，从而失掉愈加细致的结果。

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