大数据的数据分析方法

      什么“专业技能”是数据分析师的需要？假如有人建议您学习R语言，tableau,PowerBI，那么小编建议，最好从最基本和最核心的数据分析方法开始学习只要掌握一些基本的数据分析方法，再配合Excel表格，就足以完成各种数据化操作。以销售行业数据分析为例，接下来就由小编为您介绍大数据的数据分析方法。

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大数据的数据分析方法

一、对比

在所有数据分析方法中，对比是最基础的，也是大家熟悉的。常言道，没有对比，没有分析。讲到对比分析法。对比在真实的分析场景中有不同的应用范围。例如有环比、同比、横比、纵比、绝对值对比、相对值对比等。接下来，我们将分别解释它们不同的应用场景。

1.绝对和相对价值的对比

理论上说，绝对值包括正、负、零三个数值。在电商数据分析中，一般指的是正数之间的对比，如销售额、退货额等；相对值对比，就是指转化率、完成率等这类相对数的比较。

2.环比

月度是指统计周期内数据与上期数据的比较，例如2017年6月数据与2017年5月数据比较。

对于电商数据分析，由于各自然月之间的销售差值较大，若采用绝对指标，则很难观察企业的变化情况。

所以，一般都会采用相对指标来做环比分析，如2017年6月销售达标率为102%,2017年5月销售达标率为96%，这样就很容易知道两个月之间的转化率优劣。但是，如果我们以绝对值进行比较：2017年6月销售额500万，2017年5月销售额300万，这样的对比就很难判断到底哪个月的销售额更好。

3.同比

年率是指统计周期内的数据与去年同期的对比，例如2017年6月销售额为500万，2016年6月为450万，同比增长11.1%。

年率分析是电商分析中最常用的数据分析方法。透过同比情况，我们可以粗略地判断，商店在近一年的经营能力，是保持增长还是呈下降趋势。

二、分类分析

1.分类分析

即对需要分析的所有数据单元，按某种标准打上标签，再按标签分类，再用汇总或对比的方法进行分析。服装业中经常用来做分类分析的标签有“分类目录”“价格条子”“季节条子”“年份”等等。用“年份”“季节”这一维度对商品库存进行细分，我们可以很容易地知道有多少货物属于“库存”，又有多少属于“适销品”；

2.杜邦分析法

但在电商领域，杜邦分析经常用来寻找销售变动的细微因素。正如图3-4所示，是根据杜邦分析原理，对影响销售额的所有量化指标进行统计的一种常用分析方法。这种方法可以帮助我们从微小的微粒数据中发现影响销售的因素。

三、转换

转换分析是电商、游戏等互联网行业特有的分析方法，在传统行业中很少进行零售分析。转换分析常用于页面跳跃分析、用户流失分析等业务场景。转换分析的表现形式一般选择漏斗模型，如图3-5所示，即模拟某电商商店的流量转换，并以漏斗图的形式呈现出来。转换分析法的先决条件，是首先要确定一条“转化路径”，它是我们的“解决办法”，它是决定我们接下来的分析是否能达到目标的重要因素。在“转化路径”确定之后，我们需要罗列出“路径”中的每一个“节点”，并在节点下统计出重要数据。并将每个节点的数据按路径表示为漏斗图。

      实际上，当我们解决问题的时候，有各种各样的方法，正如我们解决问题时，有着各种各样的“解决思路”。有时，在面对同样的问题时，两种不同的解决思路就能达到解决问题的目的，但更多的时候，只有正确的思路才能正确地解决问题。以上就是小编为您介绍的大数据的数据分析方法。