大數據分析常用方法介紹

　　關于大數據分析的方法其實可以從多個角度出發(fā)去分析，比如說可以按照數據說明了什么、數據出現(xiàn)的原因、結合過去數據預測未來做區(qū)分，也可以按照下面所說的如此方式去把握，從不同角度切入得到的常用方法類型是不一樣的，下面就由我來說一下。
 

　　第一，滴漏分析法，它是在業(yè)務分析中的一種常見方法，主要是應用于營銷分析，事實上，我們知道，在營銷過程當中不同時間節(jié)點的做法都會影響到最后結果，為了實現(xiàn)企業(yè)的升級，轉行，為了讓企業(yè)實現(xiàn)精細化運營，很多領導都會高薪聘請大數據分析師分析一下在業(yè)務獲得以及執(zhí)行、得到結果的過程中哪些做法不夠靠譜，哪些可以被保留，一般采用漏斗分析法分析，最重要的就是要關注轉化率，整體轉化率是多少、每一步轉化率是多少、在哪個地方的流失率最高，如此才能針對性得到結論。

　　第二，對比分析法，其實對比方式在生活、工作中都是經常被用到的，對比分析法也被稱為比較分析法，它指的是將兩個或者兩個以上數據進行比較，比如說可以做時間、空間以及標準的對比。舉個例子，像將今年的數據跟去年同一時間段的數據做比較，如此就能了解目前數據水平的高低，另外也可以做環(huán)，比如說本周跟上周同一個時間段的數據對比，也是有參考價值的。

　　第三，空間對比，就是將不同省份負責同一工作崗位的業(yè)務人員做對比，如此也有參考價值，在全球范圍內的大型集團企業(yè)，它們就會區(qū)分亞太地區(qū)、歐美地區(qū)每年對應的銷售業(yè)績情況。

　　第三，用戶分析法，用戶分析法在新媒體等互聯(lián)網行業(yè)中應用非常的廣泛，主要切入的角度是活躍度、存留度、用戶分群、用戶畫像等幾個方面，通過對用戶精準畫像的分析往往能做好網頁優(yōu)化式設計，而且還能對用戶進行針對性指引。

　　第四，細分分析法，數據怕的就是粗糙，如果沒有就每個不同大的結論點做更具象的分析，那這樣的可視化結果就很粗糙，無法真正給未來提供方向。細化分析法需要多層鉆取、聚焦下鉆，通過兩種不同方式能分析出最源頭性的東西。

　　通過上面這部分內容的分析大家也都明白了，大數據分析常用方法主要有以上這5大種，這5種方法如果靈活運用起來的確很好，值得get起。