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數據分析的模型

購物籃分析:揭示商品的相關價值

購物籃對用戶的消費數據進行分析研究,探索產品之間的聯(lián)系。比如"啤酒+尿布"的經典案例。通過支持度(A和B同時購買的訂單數/訂單總數)、置信度(A和B同時購買的訂單數/ A同時購買的訂單數)、改進度(支持度/(A購買的訂單數/訂單總數× B購買的訂單數/訂單總數)等指標來判斷?？梢宰R別被忽視的關聯(lián),可以優(yōu)化產品組合,并且可以增加銷售額。

數據分析的步驟

首先,看看目前的形勢

這個月和上個月相比,新用戶的趨勢是什么?留存率的總體趨勢是什么?

工具:趨勢圖、直方圖、分布圖、熱圖等

目的:一是整體感知,建立"數據圖"

②再次分析原因

例如:損失是否集中在某一渠道?用戶是否卡在某個步驟上?

方法:回溯事件路徑、聚類比較、相關分析或回歸分析

目的:將異常點與業(yè)務邏輯聯(lián)系起來,而不是僅僅停留在"發(fā)現(xiàn)現(xiàn)象"的階段。

數據分析的方法

在這一點上,有五種可用的方法:周期分析,投入產出分析,結構分析,層次分析和矩陣分析。

周期分析法是根據業(yè)務特點,分解業(yè)務發(fā)展隨著季節(jié)變化、生命周期變化、投入產出變化而產生的模式。通過與常規(guī)趨勢的比較,發(fā)現(xiàn)問題。

投入產出分析是根據商業(yè)行為投資的強度和過去的數據經驗來預測可能產生的影響。如需調查:是否因該業(yè)務執(zhí)行不力導致數據異常

結構分析、層次分析和矩陣分析則通過對多個企業(yè)的比較,發(fā)現(xiàn)平均數所掩蓋的問題。還有一些常見的術語,如ABC分類法、80/20分類法等,實際上是層次分析的特殊形式(如下圖所示)。

數據分析的思路

1. 簡單的趨勢

通過實時獲取趨勢,了解供應商準時交貨情況。如產品類型、供應商區(qū)域(運輸因素)、采購金額、采購金額占供應商的比例等。

2. 多維分解

根據分析需求,從多個維度對指標進行分解。例如產品采購量、供應商規(guī)模(需要量化)、產品復雜程度等維度。

3. 轉化漏斗

根據已知的轉型路徑,利用漏斗模型對轉型的整體和各步驟進行分析。常見的轉換場景包括不同供應商準時交貨率的趨勢等。

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