如何通過分組比較分析產品資料？

什麼是組？ 我們能用團體做什麼？ 您如何使用同期群分析來增加產品運營的價值？ 讀完這篇文章，你可能會知道一兩件事。

1. 什麼是群組？

頻道 A 在 8 月份引入的新使用者是乙個使用者組。 場活動使用者。

使用 iOS 10 或更高版本的使用者是使用者組的一部分。

新增到購物車但未完成付款的使用者是乙個使用者組。

曾經進行過購買但連續 7 天以上未登入的使用者為使用者組。 …

我們可以根據分析的需要劃分無限數量的使用者組。

當然，所有使用者也是乙個使用者組）。

2. 我們可以用小組做什麼？

1.歸 因。 無論產品資料是好是壞，我們都應該找出它為什麼變得更好，找出它為什麼變得更好可以讓它變得更好，找出它為什麼變得更糟可以讓它停止變得更糟。

產品資料的焦點往往是使用者，比如使用者活躍度、留存率、支付率等。

因此，資料的波動往往是由某些使用者群體引起的，我們需要找出這個群體，找出資料波動的原因。

執行此操作的最簡單方法是按組（分組依據）檢視資料，舉個簡單的例子：

如何將流失率歸因於使用者？

一種通過分組比較分析產品資料的方法。

對於每組使用者來說，資料的趨勢往往是不同的，這意味著資料的變化分布不均勻。

然後，如果我們把使用者**的資料看作乙個維度，我們就可以知道某些渠道的使用者是否存在問題。 此外，我們還可以以產品版本為維度，以使用者的作業系統為維度，以使用者的網路環境為維度，以使用者使用產品的進度為維度，以使用者的具體行為為維度（例如，根據某個行為是否被觸發（或完成）分為兩組）; 也可以將使用者劃分為具有多種行為的組）......

回到示例（以遊戲產品為例，其他產品也是如此）：

我們首先以通道為維度，發現每個通道的趨勢是相似的，沒有明顯的差異。 因此，讓我們更改尺寸。

這一次，我們發現只有級別為 5 的使用者才會看到隨著時間的推移而顯著增加的流失率。

根據使用者行為，我們發現未能完成5級主線任務是5級流失率上公升的主要原因。

在行為方面，發現沒有拿到X道具是沒有完成5級主線任務的主要原因;

在行為維度上，發現不去對映n是沒有得到X項的主要原因;

以此類推，一步一步地歸因到最後）。

最後我們發現產品的引導不夠清晰，使用者不知道自己必須去地圖n才能得到X項。

如您所見，通過以這種方式檢視資料，我們可以很容易地找到資料發生變化的原因。

另外，同樣，當整體資料趨於穩定時，我們不應該大意，這時，有一部分使用者組的資料越來越好，而另一部分使用者組的資料越來越差。

關鍵是你做什麼樣的內容，確定內容後，收集資料或使用問卷調查等方法獲取資料，然後才能進行相應的分析。 （Nanxin.com SPSS 資料分析）。

主成分評價法，首先計算主成分。

新增約束，對吧？ 這可以幫助你。 （AMOS多組分析）。

首先，誰適合學習資料分析？ 從資料分析培訓課程來看，很多資料分析學生都有一定的學歷，而且大多是大專以上學歷。 這些人一般都學過統計學知識，所以對資料分析知識有一定的基礎，但是如果你沒有學過統計學，那麼學習資料分析就有點困難了，如果你想學習資料分析，就必須提前了解統計學的知識，有了這些知識， 學習資料分析更容易。

想要學好，還是需要一點天賦和興趣，對資料敏感就好了，這些都是培養出來的，看看你願不願意就行了。

一般來說，資料分析師有兩種，一種是做資料探勘工作，另一種是資料分析工作，資料探勘工作的資料分析工程師是在專門的挖掘團隊中從事資料探勘和分析工作。 如果你能在這種專業的團隊中學習和成長，你的能力可以迅速提高。 但是，進入這類團隊的門檻是要具備紮實的資料探勘知識、挖掘工具應用經驗和程式設計技能。

因此，這些知識需要仔細研究。 從事資料分析工作的資料分析師是各個業務團隊或運營部門的資料分析師，可以說這些資料分析師是業務團隊的成員。 這些人的工作是支援業務運營，而這種型別的分析師偏向於產品和運營，可以轉向運營和產品。

那麼如何選擇資料分析師行業呢？ 首先，資料分析師最理想的行業是網際網絡行業，就目前而言，網際網絡行業是資料分析應用最廣泛的行業，其中電商公司是目前最熱門的，企業也更加重視資料分析的價值，是資料分析師理想的成長平台。 如果你不想進入網際網絡行業，你可以進入諮詢公司，他們需要資料分析人才，相對來說，諮詢公司的資料分析師成長得更快，他們的職業會更全面。

金融行業也是乙個不錯的要求，比如銀行業和**行業，該行業對資料分析的依賴程度越來越高，需求量越來越大。 擁有海量資料的電信行業，在激烈的競爭下也越來越重視資料分析，但進入這些公司的門檻相對較高。

資料分析師的主要工作是通過資料解決企業遇到的問題，包括根據資料分析的原因和結果進行推理，制定未來計畫，整理從研究中收集的各種產品資料，對資料進行分類和彙總等。

發展前景非常好，畢竟資料分析行業在國內剛剛起步，很多企業都需要這方面的人才，這是非常有潛力的。 真正的大佬不是資料分析工具技術，而是用資料幫助企業提公升產品價值的人，產品、客戶、流量、財務、廣告、流程、流程等。 比如我自己是自學成才的資料分析師，畢業後又去了Cassia工作，現在基本實現了財務自由，但是如果想成為一名大資料分析師，我需要積累和堅持沉澱，相信總有一天你一定能達到這個水平。

對於你自己的店鋪，你需要多觀察店鋪的情況，尤其是頁面點選的情況，量子分析有這個功能，然後你新增你想要監控的頁面，你可以新增兩個相似的頁面，這樣就可以有了對比。

對於你說要研究使用者群體的習慣和思維，這其實是參考一些行業CRM資料分析**，以及網際網絡使用者的行為來做的，然後你可以結合你監測的資料做乙個詳細的分析。

你首先要對你的使用者群體做乙個淺層次的劃分，例如，你會提供你的商店購買者的年齡、地理位置等資訊，你可以分析該年齡段的人的購物心理和行為。

使用量子統計，監控頁面資訊，寶寶詳情頁、首頁、活動頁，對於活動頁面檢視使用者的點選軌跡，其實一般來說，活動頁面對人最敏感，監控寶寶詳情頁的使用者點選軌跡可以幫助你調整頁面布局，為你的使用者群提供更好的購物體驗。

您還可以從一些細節的點選行為中分析一些買家的習慣。

我見過的最好的平台是 He4 Moonlight 平台，很多賣家都去那裡。

獨立樣本 t 檢驗。

1.在執行獨立樣本 t 檢驗之前，應測試資料的正態性。 只有當覆蓋正態性滿足時，才能進一步分析，如果不滿足，則可以使用資料轉換或非引數秩和檢驗。

2.在選單欄上執行：分析 - 比較均值 - 獨立樣本 T 檢驗;

3.將要比較平均值的變數與檢驗變數，將分組變數放入分組變數中，單擊定義組;

4.在開啟的對話方塊中，將組 1 和組 2 的值設定為組類別，然後單擊繼續。

通常，多組分析只有乙個模型圖結果，並且有很多模型圖是不正常的。 （南心 AMOS）。

組的數量可以不止乙個，但如果超過 3 個，通常很難等於所有組。 類似於方差分析中的成對比較。 （南方心臟網路的結構方程模型）。