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数据分析中常见的指标分类方法
AIPL模型主要用于对用户进行人群资产的量化,在分析用户的过程中,我们通常会用新用户和老用户进行划分。换一个角度我们也可以将用户划分成认知(Awareness)、兴趣(Interest)、购买(Purchase)、忠诚(Loyalty)类人群。每个人群内的用户,在产生了某种特殊行为之后就会转变他的人群属性。
对于大量的用户数据,我们通常要进行用户生命周期建设去理解和维护用户,这时就需要用到大名鼎鼎的AARRR模型了。
很多公司中都有着不同的产品或者是业务线,但是对于繁琐的业务来说通常我们希望根据业务的好坏进行合理的资源分配,对于这种“好坏”的判断,波士顿矩阵出现了。
详细解读如何使用RFM模型进行用户分层(附代码)
在很多数据分析场景中我们需要梳理分析的逻辑,需要进行指标从大到小的拆分,这时候我们可以顺着影响分析结果的因素进行层层溯源,从而抓住问题的核心。为了有更清晰的逻辑结构,常常采用逻辑树(又称问题树、分解树)进行整体过程的呈现。逻辑树使用层级的结构将每个大问题的所有子问题进行罗列,然后再将子问题的子问题进行罗列,以此类推,当问题不能够被拆分时形成一个完整的逻辑树。
在进行数据分析工作时,我们往往会涉及到多个核心指标,而对于不同数值核心指标的结合又会产生多种不同的结果,我们将相似结果的内容放到一起进行统一决策就会大大节省数据分析的时间,这种思想我们称之为分类思维
测试/对比思维可以说在数据分析的工作中随处可见。当我们通过各种手段得到一些结果数据后,如何评价结果的好坏呢?这个时候你可能会想到和标准结果进行比较、和之前的数据进行对照等等方法,这些方法归根结底就是一种测试/对比思维。在该思维中最常用的方法就是A/B测试,本文我们就重点了解一下A/B测试的思想及其应用案例。
相关思维是数据分析中最常见的思维之一,在我们观察指标变化的时候,往往需要观察指标之间的相关关系,比如观察自己身高和体重的变化,这就是一种相关思维的体现。
数据分析如何进行更有价值的指标选择?