互联网十大数据分析方法-对比分析

Posted 2020-10-24

什么是对比分析
对比分析是数据分析中一种基础分析方法。对于互联网产品经常关注的转化率指标，如果转化率为5%，不能说明这个指标的好坏，如果该细分行业的行业平均转化率为10%，通过对比其实指标还是有很大优化空间的。用户行为分析和APP数据分析中都会大量的用到对比分析方法。
对比分析是对一个孤立的指标找到一个参照系，否则一个鼓励的指标其实没有任何实际的意义。
常见对比分析方法
时间序列对比： 按照时间序列对数据进行对比分析，分析产品运营数据变化趋势，从而给产品运营提供决策。
同比：同比一般情况下是今年第n月与去年第n月比。同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。
同比增长率=（本期数－同期数）÷同期数×100%
环比：是报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。如计算一年内各月与前一个月的对比。

同比和环比，这两者所反映的虽然都是变化速度，但由于采用基期的不同，其反映的内涵是完全不同的；一般来说，环比可以与环比相比较，而不能拿同比与环比相比较；如下所示为数极客数据报表环比功能。

对比分析的应用
产品层应用：
在产品用户行为分析方面，不论是“后验式”的通过数据分析去评估产品价值的方式，还是现在多数企业用abtest去科学的迭代产品的方式，都会用到对比分析的思路去分析产品方案是否奏效。特别是通过abtest工具来做驱动APP产品增长时，会对原始版本和对照版本的数据进行统计假设检验方面的数据对比，来推断产品方案的合理性。
数极客支持可视化、多链接合并、编程、定向、同层分层等多种通过数据对比假设检验进行ABtest的方案。

营销层应用：
不论是APP数据分析或者网站数据分析，都会有涉及到互联网营销的分析。网营销的核心是以高ROI获得高质量的用户。通过对比分析的方法分析不同推广活动的PV、UV、转化率等质和量两个方面的数据来优化渠道投放策略。在日常数据分析过程中我们可以按照UTM流量标记来对不同渠道不同推广活动进行对比分析去优化推广的投放策略。在数极客事件分析中进行推广渠道分析时即可看到对比分析的产品思维，如下图。

运营层面应用：
在运营数据分析中，我们需要掌握漏斗分析、cohort分析等常见的用户行为分析方法。漏斗分析我们需要对漏斗进行维度的横向对比才能找到影响漏斗转化的关键因素，通过数极客的cohort留存分析我们可以按照横向和纵向两个方面来分析用留存的变化规律和影响留存的因素，从而提升运营转化率、提高产品留存。



对比分析在日常分析中最为一种基础的分析方法，不仅仅是要对比、要分析，更要实现追踪，将分析结果落地（将分析结果联系到对应的责任人，找出异常活着失利原因，并根据原因制定解决方案），才能够让数据产生价值、让分析产生价值。