大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如何理解数据分析的方法论问题？ 首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。...数据分析法则就是指具体的分析方法，例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等数据分析法，数据分析法则是从微观角度指导我们如何进行数据分析。...那么，数据分析方法论的作用有什么呢？ 1、理顺分析思路，确保数据分析结构的体系化，思路是整个分析过程的前提。...2、把问题分解成相关联的部分，并显示他们之间的关系 3、为后续数据分析的开展指引方向 4、确保分析结果的有效性和正确性 如果么哦有数据分析方法论的指导，整个数据分析报告虽然个方面都涵盖到，但是会给人感觉缺点什么...其实就是报告主线不明，各部分的分析逻辑不清。 常用的数据分析方法论 1、PEST分析法 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
1.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等...）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 1.1.1.1.1用户数量 ?...（活动参与人数、活动完成人数、奖励产量、意外预警） 商城统计（销售统计工具，销量排行） 1.1.1.2.2ACG游戏 职业等级分布 资源使用统计 排名统计（增加荣誉感） 1.1.2常规数据分析方法...[每个活跃用户每天在线时长、每个活跃用户ARPU] 1.2专题数据挖掘（更深入了解游戏用户的行为）基于目前游戏行业快速增长的行业背景，游戏市场远远没有达到饱和状态。...1.3用户调研（设计问卷、开展调研）用户调研其实在游戏数据分析工作处在一个边缘的位置，很多玩家不清楚自己想要什么，所以某种程度上我们来做这种调研工作往往会得到错误的玩家信号，所以很少会用调研手段来分析玩家
当你交给公司领导一份数据分析报告时，领导会问你的数据分析方法论是什么，如果你的方法论不正确或不合理，那么你的分析报告将没有价值可言，那么事实情况是不是这样呢？我们得从数据分析方法论的概念说起。...一、什么是数据分析方法论 我们把一些跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论，它是对一个数据分析项目的整体工作起到指导作用的思路模型。...二、数据分析方法论与数据分析方法的区别 数据分析方法论主要从宏观角度指导我们怎样进行数据分析，更像一个规划图或者说施工图，告诉我们项目整体的框架、从哪几个方面进行数据分析、各方面包含什么内容和指标，先分析什么...而数据分析方法是指对具体的信息和数据进行怎样的处理，采用什么样的分析方法，它是整个数据分析项目中的一个较为关键的环节，是从微观角度指导我们怎样进行数据分析。...我们就以一个简易的盖房子施工流程为例来看一看数据分析方法论与数据分析方法有着什么样的区别，先用一张图表来比较一下它们的关系： ?
数据分析 数字和趋势 看数字图片直观感受到走势 维度分解 单一数字或趋势过于宏观，需要按维度拆解 当发现异常流量时，可以按地区拆解，访问来源拆解，设备浏览器维度等，访问来源等 用户分群 针对符合某特征行为的用户...，进行归类处理，用户分群手段，可以通过提炼某一个特定用户的信息，建立改用户的画像，例如按访问房展在北京的地方，可以归结为’北京‘用户，gio通过用户分群功能，将支付失败的用户挑选，推送相应的优惠券，精准营销...每一步转化率多少 哪一步流失最多，流失用户符合哪些特征 行为轨迹 关注用户行为轨迹，为了真实的了解用户的行为，数据指标往往是真实情况的抽象，如果只看UV，PV，断然无法全面了解用户是如何使用产品的，通过大数据手段...，还原用户的行为轨迹，有助于团队关注用户的真实体验，可以看出产品和运营的问题，比如是不是产品不匹配 留存分析 人口红利逐渐消退的时代，留住一个老用户的成本远远低于获取一个新用户， 每一个产品，服务都应该重点关注用户的留存...，画像等信息有关联性时，需要用到数学建模，数据挖掘手段进行建模 场景：流失建模，按照一些组合权重计算，得知用户满足哪几个行为之后消失的可能性更高 不能度量，就无法增长
时间序列分析是一种重要的数据分析方法，用于处理随时间变化的数据。在Python数据分析中，有许多强大的工具和技术可用于进行时间序列分析。...本文将详细介绍Python数据分析中时间序列分析的高级技术点，包括时间序列预处理、模型建立、预测和评估等。图片1....以下是一些常见的时间序列预处理技术：1.1 数据清理数据清洗是去除时间序列中的异常值、缺失值和噪声的过程。可以使用插值或平滑方法填充缺失值，使用滤波方法去除噪声，使用异常检测方法识别和处理异常值。...1.2 数据平稳化数据平稳化是使时间序列具有恒定的统计特性，如均值和方差。可以使用差分或变换方法对非平稳时间序列进行处理，如一阶差分、对数变换等。...希望本文对您了解Python数据分析中时间序列分析的高级技术点有所帮助。
在进行数据分析时，我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析，因为那毫无意义。...通常，需要对数据先做一些聚合运算，比如求和、求平均值、计数等，也就是会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。...平均数是数据分析中最常用的聚合计算之一，在大部分数据分析中都有它的身影，不过也常常会误导人得出错误的结论。...12、几何平均数 在分析产品合格率、银行利率、平均发展速度等问题时，数据之间的关系不是加减关系，而是乘除关系，应运用几何平均数分析。 将数据集合中的n个数据连乘积的n次方根称为几何平均数。...由于只有合格品才能进入下一道生产工序，所以每道工序的合格率之间是乘积关系，利用几何平均数公式分析可得： 几何平均数也是基础数据分析中一个常用的指标，尤其是在进行一些费米问题的估算时，往往比使用算数平均值更合理
点击上方蓝字关注我们 掌握常用的数据分析方法论是培养数据分析思维的基础，俗话说“工欲善其事，必先利其器”，而数据分析方法论就是数据分析是最强大的武器之一。...这一节会围绕数据分析常用分析方法展开，概括性地介绍数据分析师在日常工作中较为常用的数据分析方法论。 01 三大分析思维 对比分析，用户分群以及相关性与因果性分析是贯穿数据分析全流程的三大分析思维。...图1 三大分析思维概括 没有对比就没有明确的数据结论，对比分析可以衡量数据整体大小，数据波动以及数据变化趋势，所以说对比分析是得出数据结论最简单有效的方法。...A/B测试是一类较为特殊的对比分析方法，该方法是数据分析师常用的线上试验的方法，是探究变量间因果关系最行之有效的方法。...在变量关系探索的过程中，相关性分析师较为常用的分析方法，但是变量之间存在相关性并不代表它们之间拥有因果性，所以必要时候因果推断也是数据分析师必会的分析方法。
一、数据思索和应用一 ：什么是数据 二、数据思索与应用：数据分析的目的和思路 数据思索与应用：数据分析的方法 本文主要分享一些常见但数据分析方法，微大家在面对数据分析一筹莫展但时候有可以提供一些另类的思路...，我们先回顾下之前文章 什么是数据： 什么是数据呢 就是在所有行为留下但记录就是数据， 怎么理解数据呢 那还是要你去深入思考数据但含义以及他背后的故事 数据分析的思路： 从总到分，抽丝剥茧的寻找问题的根源...，对定义进行量化来衡量行为，对数据进行可视化，常规化管理 为了实现实现上面对逻辑我们讲讲一些基本对方法。...对比 才可以显示出事物的基本属性。对比也是识别事物的基本方法。...那么数据分析在这里需要做的是什么呢 1、把逻辑数据化，所有的 逻辑和思路都需要数字化才方标后面都对比和对标。 2、那现有都数据化都结果和之前都结果做对比。
接下来，我们给出一种称为因子分析的方法，使用更多的参数来分析特征间的关系，并且不需要计算一个完整的 。...下面使用的因子分析表示方法是矩阵表示法，在参考资料中给出了一些其他的表示方法，如果不明白矩阵表示法，可以参考其他资料。...因子分析(factor analysis)是一种数据简化的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。...（实际研究中，总体协方差阵与相关阵是未知的，必须通过样本数据来估计） 注意事项：由协方差阵出发与由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时，要恰当的选取某一种方法；一般当变量单位相同或者变量在同一数量等级的情况下...一般情况下主成分用于探索性分析，很少单独使用，用主成分来分析数据，可以让我们对数据有一个大致的了解。
栗子：卤煮之前写过一篇社交产品的竞品分析，目的是探寻一种更 nice 的构建陌生人关系的方法和怎样帮助陌生人社交平台沉淀用户关系链。...但是万一卤煮脑袋一热得出了个结论说“陌生人的有效方法是摇一摇和漂流瓶，因为微信体量很大，所以建议移动社交产品必须加这俩功能”，那岂不是被前辈笑惨了（逗你的 - -）。...如果是大规模迭代改版，可能会倾向旧产品的不足之处以及新兴产品的特点等。 这里介绍刘津前辈的一个选择竞品的高效方法，如下图。该方法相对比较严谨和复杂，实际运用还要看报告的需求来灵活使用。 ?...数据和技术等，对于不同目的的竞品分析，会有所侧重，这和第一步中确定分析目标相对应。...补充一条： 想让自己的解决方案看起来更加靠谱，往往需要引用一些具体的数据来定性分析，这时可以结合自己情况做些小调研，了解一下其它用户对该问题的看法。
| 导语 2019年底开始我开始接触数据分析，从初期的数据分析小白，到现在慢慢入门有些经验，想把我这里学到的数据分析的方法以最简单的方式解释给和当时的我一样小白的同学们，以下内容将分为【数据分析的意义...】【基础指标体系搭建】【数据分析的方法】三大模块进行介绍 ?...数据分析的意义 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。...我们在使用新增/活跃/留存率/收益搭建了基础的产品需要关注的日常监控指标后，如果数据监控中发现问题又该如何解决呢？那么接下来我们看看数据分析的方法?...总结 【数据分析的意义】 数据分析是客观直接的衡量产品策略/运营活动等行为是否成功的重要指标 【产品基础指标体系搭建】 新增 日活/月活 留存 付费（有涉及相关的APP） 【数据分析的方法】 一、基于用户
ix问题.png 第一次使用 ix 方法，它给出一个警告。 这是因为，由于loc和iloc已经可以完成ix函数的工作，因此在后面ix函数有可能被移除。...支持标签和行号混合的索引器，既可以通过标签也可以通过行号，还可以组合在一起（这个函数已经过期，建议使用上面两个函数替代）
1 单指标分析方法 顾名思义，用单个数据指标进行数据分析 适应场景：接触新任务，不了解数据情况，不了解业务形态 优先看KPI指标（收入/成本等）关键指标，再看细节 1.1 周期性分析法 收入的产生，...指标异常时，先看是否是正常周期变化，剔除周期因素后，才是真正的问题。 1.2 结构分析法 结构分析法：通过观察内部结构，来分析指标走势的方法。...2 多指标分析方法 使用多指标分析法，可以综合收入与成本两个指标，评价业务，并了解收入/成本是怎么产生的，给出业务建议。...2.2 指标拆解法 指标拆解法是将一个大指标（通常是收入、成本这种关键指标）拆成若干个新的、有业务含义的子指标，通过解读子指标来分析问题的方法。拆解一个指标，能解读出更多信息。...，从而发现流程问题的方法。
一、数据思索和应用一 ：什么是数据 二、数据思索与应用：数据分析的目的和思路 三、数据思索与应用：数据分析的方法 我从最开始的去探讨了什么是数据，数据分析的目的与思路， 数据分析的方法（对比和对标） 我想描述下我对数据分析的方法的另外一些看法...那么这里我们从这里就可以知道我们认知里最重要的一个逻辑去给物件分类。 那其实在数据分析里，我们对数据最清晰的认知也是对数据进行划分类别，分别贴上标签。...，并把他们命名为一个类别，例如我们把能吃的聚到一起命名为食物，哈哈 逻辑关系 数据分析的目标是掌握事物的发展规律，我们希望知道事物之间的逻辑关系，例如 Y=f（x） 中 X和Y之间的就存在逻辑关系...那么下一步就是我们如何找到这中间的关系呢 1、数据相关相关性分析 事物中逻辑关系强 必然存在相关性，那就可以针对事物之间进行相关系数分析 2、事物的发展逻辑分析 我们可以去观察事物的发展方向...，进行归纳总结对应的逻辑关系 3、因果关系分析 从因果维度我们可以去探寻部分事件的真相 4、关联关系分析 事情如果存在关联性，那内在肯定存在一些逻辑关系， 其实只要在大数据维度证明其实相关的
但在这一过程中，内鬼、羊毛党、刷量中介总会趁虚而入，成为刷量造假的核心群体。那么，今天就根据我的经验来谈谈怎么通过数据分析，辨别流量的真实性，揪出异常渠道。...做渠道数据分析的前提是拿到靠谱的第一手数据。数据如果不够准确，那么基于此数据进行分析也就没有任何意义。...数据获取只是万里长征第一步，防作弊分析才是重中之重。...目前市场上的作弊方法很多，作弊工作室可能采用分布式人肉刷量的方式来刷量（可以参考基于任务奖励形式的积分墙）；也有可能采用更为智能的方式，通过编写程序脚本，修改真机参数，驱动真机运行。...这些行为已经跟真实的用户行为几乎没有差别了，很难从技术上分辨这些数据。但我们还是能从数据上分析出一些蛛丝马迹，下面就讲讲具体的辨别方法。
编注：“大数据文摘”的很多读者亲友，一些纯粹的大数据爱好者，甚至有一部分企业管理者经常在后台向我们建议，希望我们能把大数据的分析系统做一个简单的介绍，不要“只见案例，不见原理”。...大多推荐系统架构基本是这样的： 架构图看了，那就分别细说一下。 先说数据底层。或者叫基础数据层。这一层基本是在做数据的整合和批量处理。...数据整合主要是整合产品系统的用户行为、日志等数据和相关运营监控系统的数据。一般是以客户的id为主键或key，形成一个大宽表。之后通过算法的批量计算进行聚类，分类等操作。...形成的数据结果反馈至中间计算层。 中间计算层通过基础数据层的结果进行实时的小批量计算，将结果推送到进线计算层。 进线计算层结合中间计算层的结果和用户的实时使用和反馈进行结合。...用的人多，反馈越多，可用作分析的用户数据就越多。数据越多，那些原本的数据挖掘算法，就会基于你的这个app训练得更好。或者说更适合于你自己的产品。所以说，你要想做一个好的app，花钱做推广吧。
深处在大数据时代中，人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”，改变了人们的思维模式，但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。...数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，并使之成为信息的过程。也就是指个人或者企业为了解决生活生产中的决策或者营销等问题，运用分析方法对数据进行处理的过程。...所谓的数据统计分析，就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中，数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息，但是这种数据的分析是“向后分析”，分析的是已经发生过的事情。...而在大数据中，数据的统计分析是“向前分析”，它具有预见性。 二、大数据的分析 1.可视化分析。...当前已经出现了许多知识发现的新技术，其中之一就是可视化方法。数据可视化技术有3个鲜明的特点：第一，与用户的交互性强。用户不再是信息传播中的受者，还可以方便地以交互的方式管理和开发数据。
大咖说.jpg 1.1 为什么说可视化本身就是分析方法 数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。...数据的图形化本身就是分析，通过图形化展示给我们一种概念，一种比较结果，一种特征，告诉我们发生了什么，从而对数据分析的结论更加清晰明了。...3．时间轴Timeline 所谓时间轴的方法就是将分析对象放到时间轴上并在每个事件节点、重要时刻等形成一个历史的纪实性统计描述。 通过用户在时间轴上重要节点的梳理，可以更加充分地了解用户。...4．联结Connecting 联结也是一个强大的数据分析方法，通过数据间的关联，可以把用户的数据关联组合在一起，衍生出新的想法。...以上是大数据集下常用的数据可视化的方法，每一类方法都有很多种可视化的表达方式，根据个人喜好或者审美的不同，设计出来的可视化方法也会有所差异。这些是基本的大数据集的展示方法，比较容易理解。
1 数据分析 分析方法，即从数据中得出有业务意义的结论。...、观看的次数较少、观看的人数较少，第二、四象限中没有数据。...1.5 排名分析 类似二八定律，及百分之八十的财富由百分之二十的人创造。运用到数据分析中，可以观察排名数据的帕累托图，长尾效应越明显，则该数据越是不健康，说明资源不平均，面对的风险越大。...2 分析模型 2.1 费米问题-大致估算 面试中的常见开放问题，比如北京有多少加油站，需要做到有理有据，有大致的参数和估算方法。...who：谁，由谁来承担，谁来完成，谁负责 how：怎么做，如何提高效率，如何实施，方法怎样 how much：多少，做到什么程度，数量如何，质量水平怎么样，费用产出如何 案例： 你们现在准备一个电动汽车上市的推广策划
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