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2种常见的数据分析方法
更新时间：2025-5-12 09:30:28 作者：爱短链
通过比较分析法对数据进行环比、同比等多维评价，通过控制变量分析法减少未知干扰误差，实现相对科学的数据分析，为业务提供正确的数据指导。
第一种比分析法 无对比，无分析 如果我们对数据的评估和报告缺乏比较，就无法解释效果是好是坏。
1. 绝对数对比 与 相对数对比 首先，我们需要了解绝对数比较和相对数比较： 在数据分析中，绝对数对比一般指正数之间的比较，如支付人数DAU、GMV等； 相对数比较一般是相对数之间的比较，如转化率、增长率、完成率等。
如下图所示，登录用户数的对比属于绝对数对比，用户留存率的对比属于相对数对比。
2. 环比分析 环比表示连续两个统计周期内的量级变化比，如连续两天、两周、两个月的量级变化比，可以称为环比。
环比分析一般反映了该时间段比较上一连续时间段的数据变化。
计算公式：环比增长率：=(本期数-上期数)/上期数 × 100% 举个简单的环比分析例子:9月第三周，我们对50%的随机用户A群进行了活动营销激励，整体GMV第二周环比增长50%。
以第二周为基准，默认第三周自然GMV100万。
活动营销激励后，第三周实际GMV与第二周相比，0万，环比增长50%。
例如，在正常情况下，环比分析给出的50%的增长可以证明活动带来了明显的增长GMV成长，效果似乎很好，但环比分析结果也会有欺骗性，让我们继续看下面的例子： 看到活动效果好，我们在9月第四周拿了剩下的随机用户群B进行活动营销激励，GMV反而环比第三周下降了7%。
同样的激励策略，不仅没有得到环比增长50%的数据效果，反而下降了7%。
这反映了环比分析的缺点：不能消除周期波动变化的影响。
原因是我们的产品在节假日初期数据波动很大，仅通过这个环比数据无法客观评估运营效果。
比如9月第四周是国庆前最后一周，用户的交易数据会明显下降，营销行动很难改善GMV超过上周(上期)的量级水平，如果只通过环比给出的数据结果，必须与上期环比下降x%。
在这种周期波动特别大的分析场景中，需要加入同比分析法，与环比分析法进行分析。
3. 同比分析法 同比表示本期与上年同期的量级变化比，如本日、本周、本月的量级变化比去年同日、同周、同月的量级变化比。
计算公式与环比增长率相同： 同比增长率=(本期数-上期数)/上期数 × 100% 同样，在国庆节前做活动的例子，通过环比分析，由于节假日因素的波动，没有办法获得真正的营销增长，所以通过环比 通过同比分析，可以比较9月第四周上年同期的增长: 18年9月第四周环比 环比 第三周，GMV下降20%； 19年环比，19年9月第四周 环比 第三周，GMV仅下降7%，下降幅度小于去年。
19年同比，19年9月第四周 同比 18年9月第四周，GMV涨幅为75%，而第三周同比涨幅仅为50%； 综上所述，我们可以对19年9月第四周的运营策略进行真实评价：有效带来GMV增长。
此外，我们还可以根据18年9月第四周的环比下降来估计9月第四周的自然GMV，从而评估19年9月的第四周GMV增长20万： 19年9月第四周GMV增长=实际GMV-自然GMV 19年9月第四周GMV增长=实际GMV-19年第三周GMV*（1 9月19日第三周同比增长率) 19年9月第四周GMV增长=140万-150万*（1-20%）= 20万 同比主要是为了消除可能周期变化的影响。
当连续两个周期波动特别大时，不仅可以用环比来评估效果，还需要分析同比和环比。
那么，数据结果的正确性保证数据结果的正确性吗？ 不一定，我们预计2019年9月第四周的自然GMV，默认情况下，2018年9月第四周没有做任何事情GMV波动的自然环比下降，但如果2018年9月第四周有用户激励的操作，真正的环比下降可能会超过20%甚至更高。
考虑到这种未知的干扰影响了我们对数据结果的评估和分析，我们需要改变一种可以减少未知干扰的分析方法——控制变量分析方法。
二是控制变量分析法 1. 控制变量法是什么？ 在蒙特卡洛法中，控制变量法是一种减少方差的技术方法。
该方法通过了解已知量来减少对未知量估计的误差。
简单地说，控制变量法是我们工作中最常见的A/B test。
制定两种方案，将用户随机分为实验组和对照组。
实验组用户对产品功能或营销激励进行单一变量干预。
对照组不进行任何干预，一段时间后分别统计两组用户的数据性能，评估功能或激励效果。
A/B test 优化内容主要有六个方向，可根据不同的内容设计不同的优化方案，进行效果测试； 2. 控制变量法分析过程 以发放6元无门槛红包激励用户下单为例A/B test分析营销过程； 目标用户群随机分为实验组和对照组，每组10万人，确保两组用户随机分布； 对实验组进行单一变量营销，如发放6元无门槛红包，对照组无营销，观察自然转化； 观察一段时间内的转化率和客户单价数据，评估支付人数的增加和GMV提升效果； 增加支付人数：干预实验组后，提高转化率，实际增加2000人。
GMV提升:结合客户单价计算提升的支付数量，统计最终数量GMV提升40万。
3. 特别注意两点 通过ABtest只能减少未知情况造成的干扰，不能完全消除未知情况造成的干扰。
因此，在着陆过程中，仍有两点需要特别注意，不要被数据欺骗： (1)实验组和对照组的用户组样本太少 实验组和对照组的样本量不需要完全一致，但至少需要保证一定的量级。
如果样本量级太小，很容易受到个体的影响，导致结果异常。
如需减少个人影响，可参考以下两种方案： 扩大试验样本：提高实验组或对照组的用户群，减少个人影响； 延长试验时间：延长数据监控时间，使数据结果尽可能收敛； (2)实验组和对照组的用户群没有绝对随机 例如，产品或技术学生通过尾单双划分实验组和控制组，并进行产品新功能的实验。
此时，操作学生对尾0和1用户进行营销测试，最终肯定会导致双方的实验结果异常，得出错误的结论。
参考方法：不要通过简单的规则分组，尽量通过随机数量或随机序列进行随机分组。
总结 通过比较分析法对数据进行环比、同比等多维评价，通过控制变量分析法减少未知干扰误差，实现相对科学的数据分析，为业务提供正确的数据指导。
以上是最近学习工作中的一些案例和经验分享，希望能给大家带来一些想法！ 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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第一种比分析法 无对比，无分析 如果我们对数据的评估和报告缺乏比较，就无法解释效果是好是坏。
1. 绝对数对比 与 相对数对比 首先，我们需要了解绝对数比较和相对数比较： 在数据分析中，绝对数对比一般指正数之间的比较，如支付人数DAU、GMV等； 相对数比较一般是相对数之间的比较，如转化率、增长率、完成率等。
如下图所示，登录用户数的对比属于绝对数对比，用户留存率的对比属于相对数对比。
2. 环比分析 环比表示连续两个统计周期内的量级变化比，如连续两天、两周、两个月的量级变化比，可以称为环比。
环比分析一般反映了该时间段比较上一连续时间段的数据变化。
计算公式：环比增长率：=(本期数-上期数)/上期数 × 100% 举个简单的环比分析例子:9月第三周，我们对50%的随机用户A群进行了活动营销激励，整体GMV第二周环比增长50%。
以第二周为基准，默认第三周自然GMV100万。
活动营销激励后，第三周实际GMV与第二周相比，0万，环比增长50%。
例如，在正常情况下，环比分析给出的50%的增长可以证明活动带来了明显的增长GMV成长，效果似乎很好，但环比分析结果也会有欺骗性，让我们继续看下面的例子： 看到活动效果好，我们在9月第四周拿了剩下的随机用户群B进行活动营销激励，GMV反而环比第三周下降了7%。
同样的激励策略，不仅没有得到环比增长50%的数据效果，反而下降了7%。
这反映了环比分析的缺点：不能消除周期波动变化的影响。
原因是我们的产品在节假日初期数据波动很大，仅通过这个环比数据无法客观评估运营效果。
比如9月第四周是国庆前最后一周，用户的交易数据会明显下降，营销行动很难改善GMV超过上周(上期)的量级水平，如果只通过环比给出的数据结果，必须与上期环比下降x%。
在这种周期波动特别大的分析场景中，需要加入同比分析法，与环比分析法进行分析。
3. 同比分析法 同比表示本期与上年同期的量级变化比，如本日、本周、本月的量级变化比去年同日、同周、同月的量级变化比。
计算公式与环比增长率相同： 同比增长率=(本期数-上期数)/上期数 × 100% 同样，在国庆节前做活动的例子，通过环比分析，由于节假日因素的波动，没有办法获得真正的营销增长，所以通过环比 通过同比分析，可以比较9月第四周上年同期的增长: 18年9月第四周环比 环比 第三周，GMV下降20%； 19年环比，19年9月第四周 环比 第三周，GMV仅下降7%，下降幅度小于去年。
19年同比，19年9月第四周 同比 18年9月第四周，GMV涨幅为75%，而第三周同比涨幅仅为50%； 综上所述，我们可以对19年9月第四周的运营策略进行真实评价：有效带来GMV增长。
此外，我们还可以根据18年9月第四周的环比下降来估计9月第四周的自然GMV，从而评估19年9月的第四周GMV增长20万： 19年9月第四周GMV增长=实际GMV-自然GMV 19年9月第四周GMV增长=实际GMV-19年第三周GMV*（1 9月19日第三周同比增长率) 19年9月第四周GMV增长=140万-150万*（1-20%）= 20万 同比主要是为了消除可能周期变化的影响。
当连续两个周期波动特别大时，不仅可以用环比来评估效果，还需要分析同比和环比。
那么，数据结果的正确性保证数据结果的正确性吗？ 不一定，我们预计2019年9月第四周的自然GMV，默认情况下，2018年9月第四周没有做任何事情GMV波动的自然环比下降，但如果2018年9月第四周有用户激励的操作，真正的环比下降可能会超过20%甚至更高。
考虑到这种未知的干扰影响了我们对数据结果的评估和分析，我们需要改变一种可以减少未知干扰的分析方法——控制变量分析方法。
二是控制变量分析法 1. 控制变量法是什么？ 在蒙特卡洛法中，控制变量法是一种减少方差的技术方法。
该方法通过了解已知量来减少对未知量估计的误差。
简单地说，控制变量法是我们工作中最常见的A/B test。
制定两种方案，将用户随机分为实验组和对照组。
实验组用户对产品功能或营销激励进行单一变量干预。
对照组不进行任何干预，一段时间后分别统计两组用户的数据性能，评估功能或激励效果。
A/B test 优化内容主要有六个方向，可根据不同的内容设计不同的优化方案，进行效果测试； 2. 控制变量法分析过程 以发放6元无门槛红包激励用户下单为例A/B test分析营销过程； 目标用户群随机分为实验组和对照组，每组10万人，确保两组用户随机分布； 对实验组进行单一变量营销，如发放6元无门槛红包，对照组无营销，观察自然转化； 观察一段时间内的转化率和客户单价数据，评估支付人数的增加和GMV提升效果； 增加支付人数：干预实验组后，提高转化率，实际增加2000人。
GMV提升:结合客户单价计算提升的支付数量，统计最终数量GMV提升40万。
3. 特别注意两点 通过ABtest只能减少未知情况造成的干扰，不能完全消除未知情况造成的干扰。
因此，在着陆过程中，仍有两点需要特别注意，不要被数据欺骗： (1)实验组和对照组的用户组样本太少 实验组和对照组的样本量不需要完全一致，但至少需要保证一定的量级。
如果样本量级太小，很容易受到个体的影响，导致结果异常。
如需减少个人影响，可参考以下两种方案： 扩大试验样本：提高实验组或对照组的用户群，减少个人影响； 延长试验时间：延长数据监控时间，使数据结果尽可能收敛； (2)实验组和对照组的用户群没有绝对随机 例如，产品或技术学生通过尾单双划分实验组和控制组，并进行产品新功能的实验。
此时，操作学生对尾0和1用户进行营销测试，最终肯定会导致双方的实验结果异常，得出错误的结论。
参考方法：不要通过简单的规则分组，尽量通过随机数量或随机序列进行随机分组。
总结 通过比较分析法对数据进行环比、同比等多维评价，通过控制变量分析法减少未知干扰误差，实现相对科学的数据分析，为业务提供正确的数据指导。
以上是最近学习工作中的一些案例和经验分享，希望能给大家带来一些想法！ 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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