对比分析和细分分析法的应用技巧

本章介绍了对比分析和细分析两种基本分析方法。这两种方法在今后的分析工作中几乎无处不在，这也是数据分析的基本思路，所以提前到此为止。对比分析法对比分析法本质上是通过数据计算方法来判断两种解决方案的优缺点。一个常见的例子是:同一个电商网站上的商品A和商品B哪个对网站贡献更大？根据传统的销售方式，显然不足以进行全面的比较。在这里，我们应该综合考虑访问量、转化率和商品热度，以便更全面地评估两种商品对网站的贡献。1、比较分析方法的比较基准比较基准的设置是统一比较单位的重要步骤，设置方法是：平均百分比评分法和标准化指标合并法。1.1百分比平均评分法“百分比平均评分法”是将指标值转化为百分比的形式。一种通用有效的方法是将所有指标除以总体最大值。该方法对所有大于0且分布不特别离散的指标都非常有效。例如，从下表可以看出，四种商品中访问量最高的是商品A的563，转化率最高的是商品B的9%。所有商品的访问量除以563，转化率除以9%，然后得到各自的百分比分数，然后在得到综合分数之前，将两列分数作为简单平均分数。显然，通过比较综合评分来判断商品的性能更为合理。如果考虑更全面，根据不同商品的重要性设定权重，结果可以更真实、更有效地评价商品的质量。例如，上表采用加权平均法，商品综合评分发生变化，如下图所示。根据分析的需要和指标的特点，可以确定是否加权以及如何设定每个指标的权重。1.2标准化指标合并法“标准化指标合并比较法”是在合并比较之前，通过标准化方法消除各指标单位的影响。数据的标准化是按比例缩放数据，使其落入一个小的特定范围。公式为X=（x-u）/σ。U代表平均值，σ代表方差。例如，BounceRate测量以下表格中的数据进入，转化率CR测量输出。A、B、C三种优化方案中哪一种是最好的？将每个指标标准化后取平均值进行比较，我们可以看到A方案是最好的。2、比较分析法“实验环境”设置的重要条件是两组参数在相同条件下进行比较。此时需要人为地设置一个合理的比较环境，即数据分析的“实验环境设置”。设定实验环境有两种方法：基于时间序列的组内比较和基于对照实验的组间比较。2.1基于时间序列的组比较基于时间序列的组比较：一般在时间序列上的某个时间点进行实验刺激，并在实验刺激前后进行重复测试和比较，反映实验刺激是否对结果有影响。举一个小组比较流程的例子:公司前四个月工资正常，第五个月开始给员工加薪(实验刺激)。此时，通过观察员工的工作效率和工作满意度，可以判断实验刺激是否对提高员工的工作效率和工作满意度有效。2.2基于对照实验的组间比较基于对照实验的组间比较：通常，两组样本（实验组和控制组）同时设置，然后对实验组施加实验刺激，控制组保持原始状态不变。通过比较实验组和控制组来判断实验的刺激是否对结果有影响。以组间比较的流程例子为例:以前面的例子为例。如果只让部分员工加薪，然后比较未加薪员工和加薪员工前后4个月的工作效率和工作满意度的差异，如果差异显著，可以证明加薪的实验刺激对结果有显著影响。2.3在特殊情况下，如何设置实验环境有时会遇到无法提供实验的对比环境，那么该怎么办？举例说明。下表：活动前和活动中各有5天的数据。以订单数为指标，说明活动能否显著增加日订单量。从表中的数据可以发现，每天的用户数量本身就在增加，活动也会增加用户数量。那么，订单数量的增加是由用户数量的增加带来的，还是生活效果呢？1、不考虑数据本身的自然增长，直接比较活动前后日均订单数量的差异；2、考虑到数据的自然增长，可以将日均用户数的增长率作为整个网站数据的自然增长率。这样，比较结果就发生了变化。活动前的日均订单数乘以自然增长率后，高于活动中的日均订单数。从结果来看，活动对订单数量的增加没有显著影响。当然，直接比较活动前后的人均订单数量也可以得到结果。但以上乘以自然增长率的方法也可以进一步评估活动的效果。如果活动促进了订单数量的增加，我们可以估计活动期间日均订单的增加，从而直接评估活动的绩效。第二，细分析的目的是看到问题的真实性，从而找到解决办法。细分析是指将指标和维度相结合。举例来说，网站报告一般是网站数据的综合情况，包括网站的总访问量、总停留时间、总销售量等。然而，我们不知道用户在不同页面、不同内容、不同渠道的停留时间和访问量，也就是说，这些汇总数据无法正确判断不同属性的流量。因此，从用户和网站的角度来看，流量细分是非常重要的。1、指标和维度的类型指标是用来记录访问者行为的数字，维度是用来观察访问者行为的角度，维度必须与指标一起有意义。该指标也可分为基本指标和复合指标。常见的基本指标包括访问次数、综合浏览量等，常见的复合指标包括访问深度、跳出率、平均网站停留时间、新访问比例等。访问者属性维度、时间维度、流量来源维度、地理维度、内容维度和系统维度是常见的维度类别。2、例如，有一天，你的老板说：我想知道2015年5月9日，北京使用Safari浏览器在谷歌上搜索“蓝鲸”关键字，并单击自然排名结果的访问次数。听了这个需求，你可能会觉得有点头晕，很多条件混在一起。如何获取这些数据实际上包括六个维度和一个指标。这六个维度和一个指标是:1)时间维度-2010年3月10日2)地理维度-北京3)浏览器维度-Safari浏览器4)流量源维度-谷歌5)流量属性维度-自然排名结果6)关键词维度-“蓝野”7)指标-访问次数，这个分析过程也很快。如果操作过于复杂，也可以通过标记用户群进行自定义细分。标记用户组的常用方法有：1）通过用户访问特定页面进行分类；2）通过用户点击特定链接进行分类；3）通过用户的独立选择进行分类。标记用户组的常用方法有：1）通过用户访问特定页面进行分类；2）通过用户点击特定链接进行分类；3）通过用户的独立选择进行分类。当然，在细分之前，区分非注册用户、新注册用户和注册用户。