中国统计网|「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分( 三 )

对比分析①横向对比
横向对比就是把一个指标按照不同维度拆分，去对比不同维度的变化，举个简单的例子来说就是：
昨天的DAU增长了30% ，那么把DAU进行拆分，可以拆分成以下三种方式：

DAU=新注册用户数+留存用户数+回流用户数
DAU=北京活跃用户数+河北活跃用户数+山东活跃用户数+……
DAU=北京活跃用户数+河北的活跃用户数+……

=北京的新增用户数+北京的留存用户数+北京的回流用户数+河北的新增用户数+河北的留存用户数+河北的回流用户数+……
这里留一个疑问，怎么去选择优先下钻的维度？想明白以后分析的效率就会有很大提升
②纵向对比
在进行完横向对比以后，就要开始进行纵向对比，纵向对比主要是在时间维度上，还拿上一个例子来说，我们按照第一种方式进行横向对比以后，就要纵向对比，见下表：

本文插图
分布分析分布分析一般是应用的场景比如用累计消费金额去分组/按照用户一个月活跃天数去分组，这些场景都有两个共性的特征：

属性值都是数值类型，或者日期类型
属性值非常多，比如累计消费金额可能从1-90000中间任意一个数字，也就是属性值非常多，没办法用每一个属性值去单独分析，因此需要分组

还是上图说明：

本文插图
③ 交叉分析多维度交叉其实有点类似对比分析的第三类分类方法，这里不在赘述了，还是那个图，但是在实际分析中的作用其实很是强大，具体如何应用就需要大家举一反三啦，仔细看看这张图，可以换成哪些分析场景下的哪些场景的交叉分析：

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不同指标交叉一般用在分析变化趋势中，或者寻找相关因素的时候，上图：

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这样既能看绝对值的变化，又能一目了然的看出变化趋势，如果不同指标之间呈现一定的相关性，那就是相当完美了
④ 漏斗分析漏斗分析模型比较好理解了，一般在行为分析中常用到，直接上图吧：

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是不是有点眼熟？漏斗分析一般分析应用在分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化的效果，因为用户会沿着产品设计的路径到达最终目标事件，在分析每一步转化的时候会用到这个模型
⑤矩阵分析矩阵分析是一个不错的分析模型，主要用在分类上面，常见的有用户分类、产品分类等，比如像常见的RFM模型是一个三维矩阵，有八个象限，上两个图看看：

本文插图

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矩阵分析其实不难理解，但是涉及到一个比较关键的问题，就是临界点怎么选择，通俗来说就是第一象限和第二象限的临界值是多少，有的是0 ，有的不是0 ，举个例子：
我想用活跃度和累计消费金额对1万个用户进行分群，使用矩阵分析

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我建好了这个二维矩阵，我第一件事就是先要确定原点的坐标值，也就是说用户的累计消费金额大于x ，就会出现在第一/四象限，如果小于x ，就会出现在第二/三象限，想确定这个值需要一定的方法，会用到一些分类算法，这个可以去网上查一些关于分类的教程，有很多，后续我会写一盘文章来介绍分类，这里就不细讲了