电商运营数据分析的5大思维!

2019-08-20 08:01
发布人:和记娱乐
来源:h88平台官网
        

  那么,在这个从数据到信息的过程中,肯定是有一些固定的思,或者称之为思维方式。下面给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思)

  这是最基本的思,也是最重要的思。在现实中的应用非常广,比如选款测款丶店铺数据等,这些过程就是在做【对照】,分析人员拿到数据后,如果数据是的,无法进行对比的话,就无法判断,等于无法从数据中读取有用的信息。

  分析这个词从字面上来理解,就是拆分和解析。因此可见,拆分在数据分析中的重要性。在派代也随处可见“拆分”一词,很多作者都会用这样的口吻:经过拆分后,我们就清晰了……。不过,我相信有很多朋友并没有弄清楚,拆分是怎么用的。

  我们回到第一个思维【对比】来,当某个维度可以对比的时候,我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候?或者根本就没有得对比。这个时候,【拆分】就闪亮登场了。

  运营小美,经过对比店铺的数据,发现今天的销售额只有昨天的50%,这个时候,我们再怎么对比销售额这个维度,已经没有意义了。这时需要对销售额这个维度做分解,拆分指标。

  拆分后的结果,相对于拆分前会清晰许多,便于分析,找细节。可见,拆分是分析人员必备的思维之一。

  是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历?当数据维度太多的时候,我们不可能每个维度都拿来分析,有一些有关联的指标,是可以从中筛选出代表的维度即可。如下表

  这么多的维度,其实不必每个都分析。我们知道成交用户数/访客数=率,当存在这种维度,是可以通过其他两个维度通过计算出来的时候,我们就可以【降维】。

  成交用户数、访客数和率,只要三选二即可。另外,成交用户数*客单价=销售额,这三个也可以三择二。

  增维和降维是对应的,有降必有增。当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时,我们就需要对数据做一个运算,增加多一个指标。请看下图。

  我们发现一个搜索指数和一个宝贝数,这两个指标一个代表需求,一个代表竞争,有很多人把搜索指数/宝贝数=倍数,用倍数来代表一个词的竞争度(仅供参考)。这种做法,就是在增维。增加的维度有一种叫法称之为【辅助列】。

  【增维】和【降维】是必需对数据的意义有充分的了解后,为了方便我们进行分析,有目的的对数据进行转换运算。

  当我们拿不准未来的时候,或者说是迷茫的时候。我们可以应用【】,是统计学的专业名词吧,俗称假设。当我们不知道结果,或者有几种选择的时候,那么我们就【】,我们先假设有了结果,然后运用逆向思维。

  从结果到原因,要有怎么样的因,才能产生这种结果。这有点寻根的味道。那么,我们可以知道,现在满足了多少因,还需要多少因。如果是多选的情况下,我们就可以通过这种方法来找到最佳径(决策)。

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