估算很多人都母汤氏统计数据数据分析，但是真正做起来却不是所以一两件事了。或者胡须下巴Illiers，或者难上加难。这表明缺乏专精知识的支持，所以责任编辑就将科孔呵呵统计数据数据分析常见的重新认识论和路子，作为统计数据数据分析进阶的基础。

统计数据数据分析的业务流程

在如是说统计数据数据分析重新认识论和路子之前，我们还是先反反复复地看呵呵统计数据数据分析的业务流程，单纯来说分为以下五个关键步骤：

1、明晰预测的目地，明晰提出难题。只有搞清楚了预测的目地是什么，就可以精确功能定位预测胺基酸，明晰提出有用的难题，提供明晰的科折粉。

2、统计数据数据采集。，或者采用服务器端的统计数据数据统计数据辅助工具。

3、统计数据信息处置。对搜集到的原始统计数据数据展开统计数据数据研磨，主要包括统计数据数据冲洗、统计数据数据各组、统计数据Rampur、统计数据数据抽出等处置方法。

4、统计数据数据积极探索。通过积极探索式预测检测假定值的形成方式，在统计数据数据当中发现捷伊特点，对整个统计数据数据集是个全面性重新认识，以期先期选择哪种分析思路。

5、预测统计数据数据。统计数据数据重新整理完，要是对统计数据数据展开综合性预测和相关预测，需要对产品、业务、技术等一无所知才行，经常加进进行分类、裂解等统计数据数据分析演算法。Excel是最单纯的统计数据数据分析辅助工具，专精统计数据数据分析辅助工具有FineBI、Python等。

6、得到建模结果。借助于建模统计数据数据，能有效单纯地论述想呈现出的信息、看法和建议，比如说圆顶图、行列式图、棒状图、帕累托图等，同时也可以采用报告等形式与别人沟通交流。

统计数据数据分析重新认识论

统计数据数据预测的重新认识论很多，小编为大家如是说其中六种比较常见的理论。

1、PEST预测法

PEST，也就是政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology），能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业预测。

宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

对宏观环境因素作预测时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，预测的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素展开预测。

政治环境：政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。

社会环境：人口规模、性别比例、年龄结构、生活力式、购买习惯、城市特点等。

技术环境：折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。

经济环境：GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

2、5W2H预测法

5W2H，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much），主要用于用户行为预测、业务难题专题预测、营销活动等。

该预测方法又称为七何预测法，是一个非常单纯、方便又实用的辅助工具，以用户购买行为为例：

Why：用户为什么要买？产品的吸引点在哪里？

What：产品提供的功能是什么？

Who：用户群体是什么？这个群体的特点是什么？

When：购买频次是多少？

Where：产品在哪里最受欢迎？在哪里卖出去？

How：用户怎么购买？购买方式什么？

How much：用户购买的成本是多少？时间成本是多少？

3、SWOT预测法

SWOT预测法也叫态势预测法，S （strengths）是优势、W （weaknesses）是劣势，O （opportunities）是机会、T （threats）是威胁或风险。

SWOT预测法是用来确定企业自身的内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照行列式形式排列，然后用系统预测的思想，把各种因素相互匹配起来加以预测。

运用这种方法，可以对研究对象所处的情景展开全面性、系统、精确的研究，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

4、4P营销理论

4P即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、推广（Promotion），在营销领域，这种以市场为导向的营销组合理论，被企业应用最普遍。

可以说企业的一切营销动作都是在围绕着4P理论展开，也就是将：产品、价格、渠道、推广。通过将四者的结合、协调发展，从而提高企业的市场份额，达到最终获利的目地。

产品：从市场营销的角度来看，产品是指能够提供给市场，被入们采用和消费并满足人们某种需要的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。

价格：是指顾客购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。

渠道：是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。

促销：是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费，以短期的行为（比如说让利、买一送一，营销现场气氛等等)促成消费的增长，吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

5、逻辑树法

逻辑树又称难题树、演绎树或分解树等。它是把一个已知难题当成“主干”，然后开始考虑这个难题和哪些相关难题有关，也就是“分支”。逻辑树能保证解决难题的过程的完整性，它能将工作细分为便于操作的任务，确定各部分的优先顺序，明晰地把责任落实到个人。

逻辑树的采用必须遵循以下三个原则：

要素化：把相同的难题总结归纳成要素。

框架化：将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。

关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不独立。

6、AARRR模型

变现（Revenue）和传播（Refer）。

统计数据数据分析路子

统计数据数据分析重新认识论主要是从宏观角度如是说如何展开统计数据数据分析，它就像是一个统计数据数据分析的前期规划，搭建一个明晰的统计数据数据分析框架。所以对于具体的业务场景难题，要是靠具体的预测方法来支撑了，下面小编就如是说几种常见的统计数据数据分析路子。

1、趋势预测

最单纯、最常见的统计数据数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如说点击率、GMV、活跃用户数。可以看出统计数据数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而预测原因。

2、多维分解

也就是通过不同的维度对于统计数据数据展开

3、用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，展开特定的优化和预测，将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。

4、棒状预测

按照已知的转化路径，借助于棒状模型预测总体和每一步的转化情况。例如将棒状图用于网站关键路径的转化率预测，不仅能显示用户的最终转化率，同时还可以展示每一节点的转化率。

5、留存预测

留存预测是一种用来预测用户参与情况/活跃程度的预测模型，考察展开初始行为的用户中，有多少人会展开先期行为。衡量留存的常见指标有次日留存率、7日留存率、30日留存率等。

6、A/B 测试

A/B测试是为了达到一个目标，采取了两套方案，通过实验观察两组方案的统计数据数据效果，判断两组方案的好坏，需要选择合理的各组样本、监测统计数据数据指标、事后统计数据数据分析和不同方案评估。

7、对比预测

分为横向对比（跟自己比）和纵向对比（跟别人比），常见的对比应用有A/B test，A/B test的关键就是保证两组中只有一个单一变量，其他条件保持一致。

8、交叉预测

交叉预测法就是将对比预测从多个维度展开交叉展现，展开多角度的结合预测，从中发现最为相关的维度来积极探索统计数据数据变化的原因。