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数据分析并非只是简单的数据分析工具三板斧——Excel、SQL、Python,更重要的是数据分析思维。没有数据分析思维和业务知识,就算拿到一堆数据,也不知道如何下手。

推荐书本《数据分析思维——分析方法和业务知识》,本文内容就是提取这本书的主体思维,以提高自身的数据分析素养。

先来点鸡汤:学会把书读薄,就要学会总结,撰写学习博客的过程就是加深印象的过程,也是持续提高自身素质的有效方法。冲冲冲!

此前篇章:

数据分析思维(一):业务指标(数据分析并非只是简单三板斧)

数据分析思维(二):分析方法——5W2H分析方法、逻辑树分析方法、行业分析方法

数据分析思维(三):分析方法——多维度拆解分析方法

数据分析思维(四):分析方法——对比分析方法、A/B测试

数据分析思维(五):分析方法——假设检验分析方法

数据分析思维(六):分析方法——相关分析方法


群组方法方法

1.1 什么是群组分析方法 ?

群组分析方法,也叫同期群分析方法,是按照某个特征,将数据分为不同的组,然后比较各组的数据(说白了就是对数据分组然后进行对比)。

举个生活中常见的例子:

比如,进行体育项目活动时,考虑到男生、女生的运动项目不一样,我们会将学生分为男生组和女生组,分别进行体能测试,然后进行对比。

又比如,在职场中,我们建微信群讨论特定的业务问题,就比如复杂产品运营的运营群,负责产品设计的设计群等。

1.2 群组分析方法有什么用?

群组分析方法主要用于分析用户留存率随时间发生了哪些变化,然后找出用户留下或离开的原因。

产品版本更新后,产品改版的效果如何?用户是增长了,还是流失了?这时我们就需要将用户按照时间进行分组,比较不同组之间的新用户留存率。

留存问题如何对用户进行分组?通常按照用户开始使用产品的月份来分组,分组后,分析计算用户的留存率随时间发生了哪些变化,并分析留存率高的组为什么留存,留存率低的组为什么流失。

1.3 如何使用群组分析方法?

职场中,群组分析方法主要用于分析某一指标(留存率、流失率等)随时间发生了哪些变化。也可以扩展应用到其他场景。

以常见情况为例,假设现在是4月初,要分析产品用户的留存率:

1、分组:将前3个月的用户划分到不同的组(在实际业务场景中,分组的依据不一样)。

2、加入随时间变化的列,并计算留存率。表中每一个数据单元格表示用户组从开始注册产品到n个月后的留存率,空白单元格是因为5月份后的数据不存在,还没开始。

3、在同一张图中,画出每个用户组的时间-留存率折线图。

4、观察规律,比如某一处突然下降或上升。我们发现3月份组的留存率突然下降了,我们后续就可以分析其突然下降的原因。

上面只是做了简单的群组分析方法演示,所以数据比较简单。通过群组分析方法,我们可以观察指标随时间发生了哪些变化,具体原因还需要结合其他分析方法,比如相关分析方法、假设检验分析方法等。

1.4 注意事项

使用群组分析方法需要注意如何分组。除了按照时间分组,还需要注意根据具体的业务场景来确定。比如按照用户一个月内使用产品的天数进行分组,进一步地,还可以将一个月内产品使用天数至少7天的用户分为一组,叫核心用户;还有一般用户、冷漠用户等。

总结

1、是什么?

“群组分析方法”是按照某个特征,将数据分为不同的组,然后比较各组数据。

2、有什么用?

主要用于分析用户的留存率(流失率、逾期率等)随时间发生了哪些变化,然后找出用户留下或离开的原因。

3、如何用?

先使用群组分析方法找出留存率低或高的组;然后使用假设检验、相关分析等方法,研究为什么这些组留存率低或留存率高,就可以优化产品策略了。

注意的是,当表格数据比较较多时,使用折线图等图形描绘数据,可以更直观、更容易地判断出数据发生了哪些变化。

4、注意事项

注意根据具体业务场景来灵活分组。

 # 文章仅供个人学习。后续还会继续更新。冲!


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