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增長數(shù)據(jù)分析圖表詳細教程 m1增速哪里查?

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m1增速哪里查?

那就證明:進入網頁后不能找到月度數(shù)據(jù)指標,再點擊貨幣供應量,也可以四個找到M1和M2每月的同比增長數(shù)值(百分比),就可以不計算出出每月的剪刀差(M2-M1).而也可以不繪出M1和M2的增長率圖表(看剪刀差的變化比較比較比較清晰)。

有哪些適合初學者學習的數(shù)據(jù)分析方法?

趨勢分析

當數(shù)據(jù)很多,而我們又想從數(shù)據(jù)中快的、更便捷快速來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的時候,而現(xiàn)在是需要的力量圖形的力量,有所謂圖形的力量,是的力量EXCEl也可以其他畫圖工具把他畫出來。

趨勢分析像是主要是用于核心指標的會導致跟蹤,例如:點擊率、GMV、活躍用戶數(shù)。象先做成簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖,但光自己制作成數(shù)據(jù)趨勢圖還不算分析,前提是像上面完全不一樣,數(shù)據(jù)有那些趨勢上的變化,還有沒有周期性,有沒有拐點,并分析背后的原因,即便內部原因應該外部原因。趨勢分析好是的產出是比值。有環(huán)比、累計同比、定基比。例如2017年4月份比3月份GDP會增長了多少,這是環(huán)比下降,環(huán)比可以體現(xiàn)了最近變化的趨勢,但有季節(jié)性的影響。就是為了消除季節(jié)性的會影響,再推出了同比,比如:2017年4月份比2016年的4月份GDP增漲了多少,這那是同比。定基比就好些明白,是固定設置某個基點,例如將2017年1月份的數(shù)據(jù)作為基點,定基比則為2017年5月份的數(shù)據(jù)和2017年1月份的數(shù)據(jù)做對比。

對比分析

橫向對比:橫向對比就是跟自己比。最常見的數(shù)據(jù)指標就是是需要跟目標值比,來回答我們有沒能夠完成目標;跟我們上個月比,來問我們環(huán)北增長的速度了多少。

縱向對比:簡單來說那就是跟他人比。我們要跟競爭對手比,來回答我我們在市場中的份額和地位是怎樣的。

很多人很有可能會說,對比分析比較順耳也很簡單的么。那我舉個例子,有個電商的簽到頁面,昨天它的pv是5000,你聽見這樣的數(shù)據(jù)有啥感受?

你肯定不會有任何感受,要是說這個怎么領頁面的你算算PV是10000,只能說明昨天直接出現(xiàn)了重大問題,要是說怎么領頁面的來算pv是2000,則昨天有個躍升,數(shù)據(jù)只能差別不大,才能有一種意義。

象限分析

參照數(shù)據(jù)的不同,將各個比較好主體劃分到4個象限中。要是把智商和情商進行劃分,就這個可以劃分為兩個維度四個象限,每個人都有自己管轄區(qū)域的象限。一般來說,智商只要一個人的下限,情商提升一個人的上限。

一個前求實際工作中用過的象限分析法的例子。象p2p產品注冊用戶大都有第三方渠道做引流的,如果不是按照流量來源的質量和數(shù)量這個可以劃為四個象限,然后把所選一個單獨計算時間點,都很各個渠道的流量性價比,質量是可以用留存的總額這個維度作標準。對此高質量高數(shù)量的渠道再持續(xù),對于高質量低數(shù)量的渠道不斷擴大引導出數(shù)量,低質量低數(shù)量基本沒戲,低質量高數(shù)量一段時間下投放的策略和要求,這樣的象限講這個可以讓我們在對比分析的時候能得到一個更加比較直觀和快捷的結果。

中間交叉分析

對比分析既有橫向對比,又有縱向對比。如果沒有既想橫向對比,又想縱向對比,就有了連在一起分析法。連在一起分析法就是對數(shù)據(jù)從多個維度通過十字交叉充分展現(xiàn),通過多角度的結合分析什么。

在總結app數(shù)據(jù)的時候,正常情況會分ios和安卓來看。

交叉分析什么的主要作用是從多個維度細分數(shù)據(jù),分出發(fā)現(xiàn)最為相關的維度來探索它數(shù)據(jù)變化的原因。

較常見的維度有:

分時:不同時間段數(shù)據(jù)如何確定有變化。

分渠道:不同流量來源數(shù)據(jù)是否需要有變化。

分用戶:新注冊用戶和老用戶而言是否有差異,高等級用戶和低等級用戶兩者相比有無有差異。

分地區(qū):國內不同的數(shù)據(jù)有無有變化。

交叉的十字分析法是三個從粗到細的過程,也這個可以叫做被細分分析法。

總結:

趨勢、對比、象限、交叉中有了數(shù)據(jù)分析最基礎的部分。即便數(shù)據(jù)核實、我還是數(shù)據(jù)分析,找趨勢、做對比、劃象限、做細分,數(shù)據(jù)才能起到失去的作用。