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大数据分析员培训课程:大数据分析三类分析方法

作者:张老师 浏览次数: 2020-05-22 16:23
大数据分析师作为近年来的热门新兴岗位,高薪和高前景,使得大家对相关岗位的兴趣大增,并且因为大数据分析与业务结合紧密,学习难度也没有那么高,因此成为很多人的转行选择。今天的大数据分析员培训课程分享,我们主要来聊聊大数据分析的三类分析方法。

大数据分析,其实主要就是针对各种结构化、半结构化、非结构化的数据,进行标准化、信息化的分析,挖掘出其中的价值,并且给出专业的业务决策支持的建议。

大数据分析员培训课程

大数据分析员的工作,主要是围绕具体的业务问题,来选择合适的分析方法、工具、以及模型等,解决实际的问题需求。

大数据分析员需要掌握的分析方法有哪些?

业务分析方法:

①杜邦分析法

杜邦分析法目前主要用于财务领域,通过财务比率的关系来分析财务状况,其核心要点是将一个大的问题拆分为更小粒度的指标,以此了解问题出在了哪儿,从而对症下药。

②同比热力图分析法

同比热力图分析法是把各个业务线的同比数据放到一起进行比较,这样可以更直观的观察了解业务的状况。

③类BCG矩阵

BCG矩阵,又称四象限分析法,这里想讲的并非传统的BCG矩阵,而是BCG矩阵的变阵,或者叫类BCG矩阵。根据不同的业务场景和业务需求,我们可以将任意两个指标作为坐标轴,从而把各类业务或者用户划分为不同的类型。

用户分析方法:

① TGI指数

TGI指数又称目标群体指数,可反映目标群体在特定研究范围内的强势或弱势。

TGI指数=用户分类中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例*100

② LRFMC模型

LRFMC模型主要覆盖五个维度:

L(lifetime):代表从用户第一次消费算起,至今的时间,代表了与用户建立关系的时间长度,也反映了用户可能的活跃总时间。

R(Recency):代表用户最近一次消费至今的时间长度,反映了用户当前的活跃状态。

F(Frequency):代表用户在一定时间内的消费频率,反映了用户的忠诚度。

M(Monetary):代表用户在一定时间内的消费金额,反映了用户的购买能力。

C(CostRatio):代表用户在一定时间内消费的折扣系数,反映了用户对促销的偏好性。

产品运营分析方法:

产品运营是一个长期的过程,需要定期对产品的使用数据进行监控,通过用户行为分析发现问题,从而确定运营的方向,同时也可以用于评估运营的效果。

产品运营的常用指标如下:

使用广度:总用户数,月活;

使用深度:每人每天平均浏览次数,平均访问时长;

使用粘性:人均使用天数;

综合指标:月访问时长=月活*人均使用天数*每人每天平均浏览次数*平均访问时长。

关于大数据分析员培训课程,大数据分析主要的分析方法,以上就是简单的介绍了。这些数据分析方法的背后,需要具体去掌握的知识点,就是大数据分析员们需要牢牢掌握的重点。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据分析零基础班,本月正在招生中,课程大纲及试学视频可联系客服领取!
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