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數據分析中數據分析方法介紹

數據分析與開發 ? 來源:碼工小熊 ? 作者:小熊妹 ? 2021-10-08 16:21 ? 次閱讀

有小伙伴問:能不能系統介紹下數據分析方法。今天它來啦!數據分析常用的方法有九種,今天先介紹第一種,操作上最簡單的:周期性分析法。它是新人們避免犯小白錯誤的最好方法。

做數據的新人最容易犯啥錯?當然是一張嘴就被大家笑話:連這個常識都沒有!

所謂的常識,很大一部分是周期性變化:到了這個時間,就會出這種事。周期性分析,主要是從日常雜亂的數據中,發現會周期性出現的規律,從而避免上述問題。常見的周期包括兩種:自然周期/生命周期。

所謂自然周期,是指業務指標隨著時間自然發生波動,比如上邊吐槽的“2月份業績自然少”,這是因為2月份過年,大家都放假了,業績肯定少呀。

類似地:

吃喝玩樂類的消費,一般周六、周日比較多,這時候才有空出來玩。

企業間交易,一般工作日高,周末很低。大家都放假了誰還辦公呀。

雪糕冰棍冰淇淋類商品,一般夏季是旺季,冬季是淡季

帽子手套暖手寶類商品,一般冬季是旺季,夏季是淡季

這些是比較直觀的例子。需要注意的是,所謂的自然周期,對不同業務而言是不一樣的,切不可混為一談哦。

但是很多時候,自然周期表現并不直觀,隱藏在日常起起伏伏的數據里。這時候就需要我們手動發現周期規律。比如比如一個公眾號的閱讀人數走勢,可能如下圖

一眼看過去,是不是彎彎曲曲,毫無規律可言?

這就需要手動做區分。為了更好的區分,一般取6個月的,每日的數據。因為六個月的時間,一般能涵蓋2個季度,能觀察出季節性變化。

同時,每日數據,能觀察出每周是否有規律和每月是否有規律。不過上邊例子只給個2個月的數據,那就湊合著用。

從上例蜿蜒起伏的波折里可以直接看出:沒有明顯的月規律。一般有月規律的數據會如下圖所示(如下圖)因此可以進一步觀察,是否有周規律。

想看周規律,需要把數據做一下處理(如下圖),把6個完整周的數據,從周一到周日對齊。之后做折線圖,更容易觀察出周規律。

處理過以后,可以看出:卻有周規律變化,表現為:周一至周六逐步降低,周日反彈。如果把每周一到周日的數據做平均數,就能畫出周規律曲線(如下圖)

這里有很多明顯不符合走勢的點。這很正常,因為公眾號發文也是有分類的,如果是賣東西的文章閱讀就很低,派福利、抽獎類的閱讀就高一點,搞標題黨的《震驚!》《大廠!》《字jie!》的閱讀就很高。所以除了日期,也和文章類型有關。

周期性分析,主要目的是做出一個參考曲線,為進一步判斷提供依據。進而避免:“為啥周六閱讀那么低呀!”這種低級小白問題。之后再結合內容標簽,做進一步的分析。

比如上例中,第三周周一、周二是明顯異常點。如果沒有做標簽,就會直接報警:“本周連續2天異常!請注意!”但是做了標簽,如果發現周一發了賣貨文(原本就該低)周二則是標題黨(原本就該高)則不需要大驚小怪了。

還有一種周期是生命周期走勢。比如一個活動上線,剛上線的時候肯定參與人很多,之后感興趣的都參與過了,不感興趣的都不參與了,因此人越來越少。這樣就會出現如下圖的走勢。

注意:要發現生命周期走勢,統計數據,是從一個業務開始的時候進行統計的,之后往后數:第1天/第2天/第3天……或者第1個月/第2個月/第3個月

生命周期走勢有很多經典的運用。比如一款新商品上市,其銷量和上市時間,經常有如下關系,因此被稱為“商品生命周期”。類似的,還有“APP生命周期”“用戶生命周期”的說法,都是一個時間軸+指標走勢組合出來的。后續有機會再跟小伙伴們一一分享。

以上就是今天的分享。周期性分析看起來很簡單,因為它主要是用來做參考線的,為后續各種分析方法鋪路。很多復雜的分析,比如數據監控模型、數據預警模型、數據驅動決策,也是以周期性曲線為參照,所以小伙伴們先掌握基礎方法,再循序漸進哦。

責任編輯:haq

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原文標題:數據分析:周期性分析法實例

文章出處:【微信號:DBDevs,微信公眾號:數據分析與開發】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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