关注:89 发布时间:2021-12-29 07:00:08
对照
“对照”俗称对比,单独看一个数据是不会有感觉的,必需跟另一个数据做对比才会有感觉。 我们发现一个搜索指数和一个宝贝数,这两个指标一个代表需求,一个代表竞争,有很多人把搜索指数/宝贝数=倍数,用倍数来代表一个词的竞争度(仅供参考)。这种做法,就是在增维。增加的维度有一种叫法称之为“辅助列”。
在现实中的应用非常广,比如京东选品测款丶监控店铺数据等,这些过程就是在做“对照”,分析人员拿到数据后,如果数据是独立的,无法进行对比的话,就无法判断,等于无法从数据中读取有用的信息。
拆分
我们回到第一个思维“对比”上面来,当某个维度可以对比的时候,我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候?或者根本就没有得对比。这个时候,“拆分”就闪亮登场了。
销售额=成交用户数*客单价,成交用户数又等于访客数*转化率。
降维
这么多的维度,其实不必每个都分析。我们知道成交用户数/访客数=转化率,当存在这种维度,是可以通过其他两个维度通过计算转化出来的时候,我们就可以“降维”。
成交用户数丶访客数和京东店铺转化率,只要三选二即可。另外,成交用户数*客单价=销售额,这三个也可以三择二。
另外,我们一般只关心对我们有用的数据,当有某些维度的数据跟我们的分析无关时,我们就可以筛选掉,达到“降维”的目的。
增维
增维和降维是对应的,有降必有增。当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时,我们就需要对数据做一个运算,增加多一个指标。请看下图。 我们发现一个搜索指数和一个宝贝数,这两个指标一个代表需求,一个代表竞争,有很多人把搜索指数/宝贝数=倍数,用倍数来代表一个词的竞争度(仅供参考)。这种做法,就是在增维。增加的维度有一种叫法称之为“辅助列”。
假说
我们先假设有了结果,然后运用逆向思维。从结果到原因,要有怎么样的因,才能产生这种结果。这有点寻根的味道。
那么,我们可以知道,现在满足了多少因,还需要多少因。如果是多选的情况下,我们就可以通过这种方法来找到比较佳路径(决策)。我们回到数据分析的目的,我们就会知道只有明确了问题和需求,我们才能选择分析的方法。
上一篇:影响京东店铺搜索的六大权重
11位用户关注
5位用户关注
43位用户关注
25位用户关注
99位用户关注
88位用户关注
5位用户关注
29位用户关注
79位用户关注
64位用户关注
18位用户关注
24位用户关注