怎么分析數(shù)據(jù)？1.結(jié)構(gòu)分析法：看整體的構(gòu)成和分布，逐層拆解。2.分組分析法：按照特定的維度進(jìn)行細(xì)分和拆解。3.對(duì)比分析，同比，環(huán)比，同行業(yè)，同品類等。4.時(shí)間序列趨勢(shì)法：查看時(shí)間趨勢(shì)。5.相關(guān)性分析方

怎么分析數(shù)據(jù)？

1.結(jié)構(gòu)分析法：看整體的構(gòu)成和分布，逐層拆解。

2.分組分析法：按照特定的維度進(jìn)行細(xì)分和拆解。

3.對(duì)比分析，同比，環(huán)比，同行業(yè)，同品類等。

4.時(shí)間序列趨勢(shì)法：查看時(shí)間趨勢(shì)。

5.相關(guān)性分析方法：相關(guān)性和因果性。

分析模型

對(duì)于一些簡單的模型，通過常用的分析方法確實(shí)可以得出一些一般性的結(jié)論。但是在實(shí)際工作中，并不是單一的問題，往往是一些符合性的問題，所以要考慮的方面也會(huì)增加：

要解決的問題涉及到數(shù)據(jù)的那些維度；

從數(shù)據(jù)分析師的角度來看，這個(gè)問題有沒有一個(gè)通用的解決方案，還是需要重新研究。

從原始數(shù)據(jù)集到分析數(shù)據(jù)是否需要處理。

所有的模型都是為了更好地解決問題。

RFM分類模型

R(recency)，上次消費(fèi)時(shí)間，表示用戶上次消費(fèi)的時(shí)間比現(xiàn)在多。時(shí)間越近，客戶的價(jià)值越大。

F(frequency)消費(fèi)頻率，指用戶在一個(gè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的購買次數(shù)。頻率越高，值越大。

m(貨幣)消費(fèi)金額：指統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)消費(fèi)的總額。金額越大，價(jià)值越高。

通過設(shè)置數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重對(duì)分類模型進(jìn)行評(píng)分，比如某餐廳的客單價(jià)，一般用戶在20元以下。

20-30個(gè)好用戶，40個(gè)以上優(yōu)秀用戶，所有指標(biāo)都可以用這個(gè)方法標(biāo)準(zhǔn)化。

中位數(shù)法常用于定義分支。

最晚消費(fèi)時(shí)間，一般是每周或每月，結(jié)合經(jīng)營情況。

這種模式的本質(zhì)是篩選頭部用戶，專注運(yùn)營。

AARRR成長模型，了解模型就行，實(shí)際落地時(shí)需要結(jié)合自己的業(yè)務(wù)。

A:獲得A:當(dāng)天活躍R:明天繼續(xù)活躍R:增加收入R:提高自我傳播

模型的主要功能是可以快速清晰地從那些點(diǎn)做出增長，找到突破點(diǎn)。

5W2H通用型號(hào)

生活中的聊天都是圍繞這幾點(diǎn)展開的，這個(gè)模型可以幫助我們快速確定一個(gè)問題。

用戶生命周期模型

互聯(lián)網(wǎng)往往可以跟蹤用戶的每一個(gè)階段，每一個(gè)階段都應(yīng)該有不同的運(yùn)營策略和發(fā)展方向，這對(duì)于分析師來說意味著及時(shí)的識(shí)別。

對(duì)模型有所了解，從而知道什么時(shí)候用，怎么用。

數(shù)據(jù)分析的三大標(biāo)準(zhǔn)？

商品數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用指標(biāo)是：

1.客流及客單價(jià)分析：

主要指本月日均流量和客單價(jià)，與去年同期相比。這組數(shù)據(jù)在分析店鋪客流量和客單價(jià)時(shí)要特別注意店鋪在促銷活動(dòng)期間和之前的對(duì)比分析，促銷活動(dòng)是否對(duì)店鋪客流量和客單價(jià)的提升起到了一定的作用。

2.銷售率：

指商品上市后特定時(shí)間段內(nèi)，銷售數(shù)量占采購數(shù)量的百分比。是衡量商品銷售情況的重要指標(biāo)。一般來說，賣出率越高，這類商品的銷量越好，但與進(jìn)貨數(shù)量有很大關(guān)系。通過這些數(shù)據(jù)，我們可以及時(shí)調(diào)整商品的銷售。

3.庫存銷售比：

指庫存金額與銷售價(jià)格的比率。簡單來說，就是某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的庫存可以維持銷售多長時(shí)間。是衡量庫存是否合理的重要指標(biāo)，合理的標(biāo)準(zhǔn)在3-5左右。在銷售數(shù)據(jù)正常的情況下，過高或過低的存銷比都是庫存情況異常的體現(xiàn)。通過對(duì)這組數(shù)據(jù)的分析，可以看出店鋪庫存是否異常，尤其是是否存在庫存積壓。