怎么分析數(shù)據(jù)？1.結(jié)構(gòu)分析法：看整體的構(gòu)成和分布，逐層拆解。2.分組分析法：按照特定的維度進(jìn)行細(xì)分和拆解。3.對比分析，同比，環(huán)比，同行業(yè)，同品類等。4.時間序列趨勢法：查看時間趨勢。5.相關(guān)性分析方

怎么分析數(shù)據(jù)？

1.結(jié)構(gòu)分析法：看整體的構(gòu)成和分布，逐層拆解。

2.分組分析法：按照特定的維度進(jìn)行細(xì)分和拆解。

3.對比分析，同比，環(huán)比，同行業(yè)，同品類等。

4.時間序列趨勢法：查看時間趨勢。

5.相關(guān)性分析方法：相關(guān)性和因果性。

分析模型

對于一些簡單的模型，通過常用的分析方法確實可以得出一些一般性的結(jié)論。但是在實際工作中，并不是單一的問題，往往是一些符合性的問題，所以要考慮的方面也會增加：

要解決的問題涉及到數(shù)據(jù)的那些維度；

從數(shù)據(jù)分析師的角度來看，這個問題有沒有一個通用的解決方案，還是需要重新研究。

從原始數(shù)據(jù)集到分析數(shù)據(jù)是否需要處理。

所有的模型都是為了更好地解決問題。

RFM分類模型

R(recency)，上次消費時間，表示用戶上次消費的時間比現(xiàn)在多。時間越近，客戶的價值越大。

F(frequency)消費頻率，指用戶在一個統(tǒng)計周期內(nèi)的購買次數(shù)。頻率越高，值越大。

m(貨幣)消費金額：指統(tǒng)計周期內(nèi)消費的總額。金額越大，價值越高。

通過設(shè)置數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重對分類模型進(jìn)行評分，比如某餐廳的客單價，一般用戶在20元以下。

20-30個好用戶，40個以上優(yōu)秀用戶，所有指標(biāo)都可以用這個方法標(biāo)準(zhǔn)化。

中位數(shù)法常用于定義分支。

最晚消費時間，一般是每周或每月，結(jié)合經(jīng)營情況。

這種模式的本質(zhì)是篩選頭部用戶，專注運(yùn)營。

AARRR成長模型，了解模型就行，實際落地時需要結(jié)合自己的業(yè)務(wù)。

A:獲得A:當(dāng)天活躍R:明天繼續(xù)活躍R:增加收入R:提高自我傳播

模型的主要功能是可以快速清晰地從那些點做出增長，找到突破點。

5W2H通用型號

生活中的聊天都是圍繞這幾點展開的，這個模型可以幫助我們快速確定一個問題。

用戶生命周期模型

互聯(lián)網(wǎng)往往可以跟蹤用戶的每一個階段，每一個階段都應(yīng)該有不同的運(yùn)營策略和發(fā)展方向，這對于分析師來說意味著及時的識別。

對模型有所了解，從而知道什么時候用，怎么用。

數(shù)據(jù)分析的三大標(biāo)準(zhǔn)？

商品數(shù)據(jù)分析的三個常用指標(biāo)是：

1.客流及客單價分析：

主要指本月日均流量和客單價，與去年同期相比。這組數(shù)據(jù)在分析店鋪客流量和客單價時要特別注意店鋪在促銷活動期間和之前的對比分析，促銷活動是否對店鋪客流量和客單價的提升起到了一定的作用。

2.銷售率：

指商品上市后特定時間段內(nèi)，銷售數(shù)量占采購數(shù)量的百分比。是衡量商品銷售情況的重要指標(biāo)。一般來說，賣出率越高，這類商品的銷量越好，但與進(jìn)貨數(shù)量有很大關(guān)系。通過這些數(shù)據(jù)，我們可以及時調(diào)整商品的銷售。

3.庫存銷售比：

指庫存金額與銷售價格的比率。簡單來說，就是某個時間點的庫存可以維持銷售多長時間。是衡量庫存是否合理的重要指標(biāo)，合理的標(biāo)準(zhǔn)在3-5左右。在銷售數(shù)據(jù)正常的情況下，過高或過低的存銷比都是庫存情況異常的體現(xiàn)。通過對這組數(shù)據(jù)的分析，可以看出店鋪庫存是否異常，尤其是是否存在庫存積壓。