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作者：韩信子 @ShowMeAI
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数据分析分外围步骤分为：业务认知与数据摸索、数据预处理、业务认知与数据摸索等三个外围步骤。本文介绍第三个步骤——业务认知与数据摸索。
一、业务分析模型
1.1 AB 测试
AB 测试，简略来说，就是为同一个产品指标制订两个计划（比方两个页面一个用红色的按钮、另一个用蓝色的按钮），让一部分用户应用 A 计划，另一部分用户应用 B 计划，而后通过日志记录用户的应用状况，并通过结构化的日志数据分析相干指标，如点击率、转化率等，从而得出那个计划更合乎预期设计指标，并最终将全副流量切换至合乎指标的计划。
1.2 RFM 剖析
RFM 模型是掂量客户价值和客户创利能力的重要工具和伎俩，是最风行、最简略、最无效的客户细分办法之一。
- Recency 最近一次生产：用户最近一次生产间隔当初的工夫。例如，1 周前生产过的用户比 1 年前生产过的用户价值大。
- Frequency 生产频率：用户在统计周期内购买商品的次数。例如，购买频率高的用户价值比偶然来一次的客户价值大。
- Monetary 生产金额：用户在统计周期内生产的总金额。例如，生产越多的用户价值越大。
1.3 漏斗剖析 / AARRR
漏斗分析模型是一套流程式分析模型，曾经广泛应用于流量监控、产品指标转化等日常欻据经营与数据分析中，能够帮忙咱们把握每个转化节点的效率，可能直观的发现问题所在，从而优化整个业务流程。
AARRR 是一个产品的生命增长周期，形容了不同阶段的用户参加行为的深度，即：Acquisition（获取用户）、Activation（激发沉闷）、Retention（进步留存）、Revenue（增加收入）、Referral（流传举荐）。它能通过层与层之间用户的转化数，即转换率，来定位问题出在哪。
1.4 同期群剖析
同期群剖析，是通过剖析性质齐全一样的、可比照群体随工夫的变动，来剖析哪些因素影响用户的留存。只用简略的个图表，就间接形容了用户在一段时间周期的留存或散失变动状况。在数据经营畛域非常重要，互联网经营特地须要认真洞察留存状况。
1.5 比照剖析
比照剖析次要是指将两个互相分割的指标数据进行比拟，从数量上展现和阐明钻研对象的规模大小，程度高下，速度快慢等绝对数值，通过雷同维度下的指标比照，能够发现，找出业务在不同阶段的问题。常见的比照办法包含工夫比照，空间比照，规范比照。
（1）工夫比照
最罕用的就是同比和环比，通过工夫周期的数据比照，理解目前数据程度的高下。
- 同比：比照上一个周期的雷同时段做比拟。例如，往年 6 月比去年 6 月。
- 环比：分割两个时长相等的时段做比拟例如，往年 6 月比去年 5 月。
（2）规范比照
通过目前数据与设定的指标打算之间的比照，理解目前倒退过程，实现进度等，理解差距后能够及时调整策略。例如：在图表中设置目标值、平均值、中位数等规范，与理论数据造成规范比照，剖析数据状况。
（3）空间比照
在雷同工夫范畴内与不同空间指标数据进行比照例如：各省份订单销售数据的差异比照，能够得出产品的劣势地区重点冲破，均衡人力物力等
1.6 起源剖析
起源是指拜访咱们网站的用户是如何达到咱们的网站的。要想深入分析不同渠道、不同阶段成果，能够通过 SEM 付费搜寻等起源渠道和用户所在地区进行穿插剖析，得出不同区域的获客详细信息。维度越细，剖析后果也越有价值，从而领导网站的优化，最终达到晋升用户转化率的目标。
1.7 细分剖析
（1）多层钻取
将每层数据进行嵌套，点击不同维度数据，进行细分剖析，通过多层钻取，间接在图表中点击查看细分数据，每层数据均可抉择适宜的图表类型进行展。
（2）聚焦下钻
对于数据中的一些重点数据，进行聚焦剖析，在整体剖析中，想要查看特地关注的局部数据详情，能够应用聚焦及下钻的性能，进行自在剖析。
1.8 用户剖析
罕用的用户分析方法包含：沉闷剖析，留存剖析，用户分群，用户画像，用户细查等。
以『沉闷剖析』为例，能够将用户沉闷细分为浏览沉闷、互动沉闷、交易沉闷等，通过沉闷行为的细分，把握要害行为指标。而后，通过用户行为事件序列，对用户属性进行分群，察看分群用户的拜访、浏览、注册、互动、交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。
1.9 聚类分析
聚类分析是将数据分为绝对同质的群组的分析方法。网站剖析中的聚类次要分为：用户聚类、页面或内容聚类或起源聚类。用户聚类次要体现为用户分群，用户标签法页面聚类则次要是类似、相干页面分组，起源聚类次要包含渠道、关键词等。
二、数据挖掘与机器学习利用
2.1 监督学习
分类
- 逻辑回归
- 奢侈贝叶斯
- 决策树
- 随机森林
- K 近邻
- 反对向量机
回归
- 线性回归
2.2 无监督学习
聚类
- K 均值聚类
降维
- 主成分剖析 PCA
材料与代码下载
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- Pandas 速查表
- Matplotlib 速查表
- Seaborn 速查表
拓展参考资料
- Pandas 可视化教程
- Seaborn 官网教程
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