数据分析的几个维度

分析视角基础

1.对比要可比

即时间,空间,数量等要一致

2.描述要全面
集中趋势

刻画一般水平

离中趋势

刻画差异波动

3.分类要合理
分类标准要统一
各类差异要显著

4.相关要严谨
散点图
相关系数

常见的分析视角

对比视角

1. 频数统计与均值分析
2. 标准化
3. 转化率分析
4. PSM模型,归因分析

相关视角

1. 方差分析,交叉分析,比较均值
2. 因子分析,对应分析
3. 品牌知觉图分析
4. 回归分析,线性规划

分类视角

1.SWOT分析

2. 聚类分析
3. 矩阵分析
4. Graveyard模型
5. KANO模型

描述视角

1.集中趋势

评分的计算：加权平均

2.离中趋势

权重的计算:变异系数法

分析的几个标准

1.深度
方法论:2W1H,即what,什么问题,why为什么会出现这个问题,how如何解决这个问题

2.准度

方法论:交叉分析,与比较均值,组间差异,与组内差异等

3.信度
分析结果的可靠程度
方法论:方差分析(数值型变量),卡方检验(分类型变量)等

卡方检验

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4.通度
分析结论沟通的顺畅程度
方法论:图甚于字,动态剩余静态

5.效度

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收敛效度检验的思路与操作

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常见的分析模型

客户分析的几个维度
1.差异性
(1)客户价值分析
(2)客户偏好分析
(3)客户分类分析

2.流动性
(1)客户获取分析
(2)客户激活响应分析
(3)客户满意度分析
(4)客户保有分析
(5)客户流失分析

3.传播性
(1)关联推荐分析
(2)客户拓展分析
(3)传播效果分析
(4)社交媒体分析

4..可预测性
(1)客户预测分析
(2)客户预警分析
(3)客户识别分析

结构化思维

演绎思维
重要性思维
时间与空间思维

不重不漏原则

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用户满意度分析

RATER指数

硬实力

硬件设备
Tangibles(有形度)

如位置,设施

专业水平
Assurance(专业度)

如服务,品类,口味

软实力

服务体验
Empathy(同理度)

如外卖,菜品温度

Responsiveness(反应度)

如速度,沟通

情感体验
Reliability(信赖度)

如餐馆,价格,口碑,卫生,食材

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用户行为五阶段理论

第1阶段
产生需求

第2阶段
信息收集

第3阶段
方案比选

第4阶段
购买决策

第5阶段
购后行为

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流量分析

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