数据分析的方法论和方法

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数据分析的方法论和方法

方法论指导方法，思考方法的方法
PEST,political、economic、social、technological
政治法律、经经济、社会、技术

4P,product、price、place、promotion
立足市场分析，理解高价值用户感知，全面开展营销创新，满足高价值用户核心需求，增强用户对公司业务的依赖和忠诚
产品，针对用户的需求开发和推荐，满足用户关键利益
价格，理解用户价格敏感度，针对用户需求及竞争对手策略制定价格策略
渠道，针对性的设计销售、服务和传播的渠道
促销，针对特定用户群制定差异化的策略，实现对高价值用户群的有效捆绑

4C，深度挖掘高价值用户潜在需求，以卓越的服务能力不断强化用户体验，增强用户的服务黏性，将用户满意转化为用户忠诚

逻辑树,将问题分层罗列，逐步向下展开
三原则，要素化（相同问题总结归纳成要素）、框架化（将各个要素组成框架、遵守不重不漏的原则）、关联化

用户使用行为,认知->熟悉->试用->使用->忠诚

5W2H
when、where、who、what、why、how、how much

用户行为理论
用户行为轨迹、用户网站行为、网站分析指标
认知：网站访问，IP、PV、人均页面访问量、访问来源
熟悉：网站浏览、站内搜索，平均停留时长、跳出率页面偏好、搜索访问次数占比
试用：用户注册，注册用户数、注册转化率
使用：用户登录、用户订购，登录用户数、人均登录、访问登录比、订购量、订购次数、内容、转化率
忠诚：用户粘性、用户流失，回访者比率、访问深度、用户流失数、流失率

数据分析简单方法
对比分析法：目标对比、不同时期对比、同级部门对比、行业内对比
分组分析法：分组目的在于便于对比，分组法与对比法结合
结构分析法：某部分数值站总体的比率，如市场占有率
平均分析法：算数平均、调和平均、几何平均、众数与中位数
交叉分析法：二维交叉表

分类，决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络
聚类，kmeans、two step
预测，回归，arima
关联，apriori