大数据分析的三大方法：如何做大数据分析

越来越大的数据规模，使得数据的价值得到更多的重视，而这些数据当中蕴含的价值，并非是表面的，而是需要数据分析去提取出真正有用的价值线索，从而实现变现。关于大数据分析，今天我们来讲讲大数据分析的三大方法，如何做大数据分析？

大数据分析，其实是有一个相对稳定的流程的，通过这样的数据分析方法和流程，我们可以更快更高效地完成任务。


大数据分析的三大方法

1、搭建指标体系

要想了解业务现状，就需要将各种业务数据收集起来，转化为各种指标，并最终汇聚成一个完整的指标体系。因为只有数据化，才能够相对客观。

指标体系中，通常使用的都是基础的统计方法，如求和、求平均、计数、去重计数、占比分析、留存率等，然后再叠加各种维度分组，形成一个庞大的指标树。

2、基于问题分析

大数据分析一定是去解决什么问题的，也就是通过数据分析想要得到什么，实现什么目标。基于问题分析，例如寻找最近一个季度成交额下滑的主要原因、分析日活用户会员转化率持续走低的主要因素等。这类问题相对复杂，可能一开始并没有清晰的方向，那么就需要借助一些分析手段，有目的性地探索分析。

①维度分解

维度分解是最常用的分析手段，当一个异常数据指标过于宏观时，可以通过对其多种维度的拆解分析，将其微观化。

②漏斗分析

漏斗分析，又叫转化漏斗，顾名思义，就是将一个特定过程的多个步骤间的转化情况，以漏斗的形式展示出来，通过图形直观地发现流失最严重的环节，从而有针对性地去进行优化。

③留存分析

留存分析是观察不同的用户特征、行为、活动刺激等对留存率的影响大小的一种分析方法。它的主要目标是找到影响用户留存的关键因素。

④矩阵分析

矩阵分析，又叫象限分析，是借助二维或者三维坐标系，将要分析的几个对象的指标逐个填入坐标系的对应位置，从而完成合并归类的一种分析方法。

⑤ AB测试分析

AB测试分析，是通过将用户或者其他因素进行分组对照试验的方式，收集相关数据，并评估对比各方案的优劣。

3、基于场景分析

①用户画像

大多数的公司，尤其是ToC的互联网公司，都会构建自己的用户画像。构建用户画像的目的和好处也是显而易见的，那就是可以提升用户体验，为用户提供更多个性化的服务。

②商业智能

基于已有的业务数据，深入挖掘用户的使用习惯，从而开拓新业务。

关于大数据分析的三大方法，如何做大数据分析，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据分析，因为面对更大的数据处理规模，所以更需要专业的数据分析工具的支持。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据分析与挖掘，零基础小班面授，本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服领取！