データ分析では、どの方法が最も一般的に使用されていますか？もちろん、それは傾向分析法です。データに関連している限り、ほとんどの人が常にそれを使用しています。多くの学生が「なに？この方法があるの？感じなかった！」と聞いて、今日は体系的に説明します。
質問を聞いてください。
次の写真は、今月の1日から8日までの販売実績の傾向を示しています。写真を見て答えてください。
[True / True] No.8はNo.7よりもパフォーマンスが優れています右
[True / True] No.7はNo.6よりも優れています右
[True / True] No.6はNo.5よりもパフォーマンスが優れています右
[True / True]今月のパフォーマンスはとても良いですよね？
一瞬考えてみると、一秒もしないうちに多くの生徒が答えを曖昧にすることができると推定されています
1.傾向分析の実践
上記の質問は、パフォーマンス傾向チャートを分析する直感的な経験です。多くの学生は、4つの「右、右、右、右」をぼかしました。はい、傾向分析法の基本原理は非常に単純で、ほとんどの人がそれを使用できます。
**最初のステップは、指標が正/負であることを明確にすることです。**たとえば、この質問では、販売実績は肯定的な指標であり、誰もが可能な限り販売したいと考えています。したがって、正の指標が日ごとに大きくなる場合は傾向が良好であることを意味し、日ごとに小さくなる場合は傾向が良くないことを意味します。
** 2番目のステップは、データを収集し、指標の傾向を観察することです。**「売上指数が高いほど良い」ということは明らかなので、データを観察するだけで、日々良くなっていることがわかり、売上動向は改善していると結論付けることができます。以下では、売上が非常に良い理由を分析できます。シンプルに見えますが、オンライン記事とデータ分析コースの90％はこのように教えられています。
*ただし、この答えは間違っています。*
業界や製品の販売実績を考えていなかったからです。さまざまな業界や製品の売上は、特定の期間内にさまざまな販売傾向を示します。たとえば、食べ物、飲み物、娯楽の販売は週末に集中することが多く、週ごとに定期的に変動します。たとえば、新製品が発売される3C電子製品は最も暑い時期であり、徐々に衰退する兆候が見られます。販売トレンドが時間ディメンションを増加させると、規則性が示されます。
したがって、この質問の最初の3つの質問はすべて「正しい、正しい、正しい」であり、4番目の質問は「不確実」です。確認したい場合は、すでに実行した2つの手順に基づいて、さらに2つの手順を実行する必要があります。
** 3番目のステップは、傾向ベンチマークを確立し、判断基準を確立することです。**ベンチマークを設定する方法は2つあります。業界に精通している場合は、業界の特性に基づいて大まかなグラフを描くことができます。慣れていない場合は、時間を延長して過去数週間の傾向を確認できます。もちろん、傾向を観察したい場合は、前年比、前月比、3年比率の3つのグラフを描くのが最善です。これは最も正確な見方であり、短期的な変動の影響を最大限に回避することができます（ちなみに、誰もが前年比、前月比、および3つの指標を持っていることが多いのもそのためです。声明を出すときの年の比率であり、それらは日次、週次、月次に分けられます。3つの口径の統計は、短期的な影響を回避し、傾向が正常であるかどうかを観察するためのものです。
** 4番目のステップは、現在のデータをベンチマークに入れて結論を出すことです。**ベンチマークパターンを確立し、記事の冒頭でタイトルのデータを適合させた場合、すぐに異なる解釈があります（以下に示すように）
では、なぜ「折れ線グラフを描く、高いのは良い、低いのは悪い」ではなく「傾向分析」という名前があるのですか。折れ線グラフを描いても、間違った判断をしないようにするには、ルールを段階的に守らなければならないからです。これが方法とカジュアルプレイの違いです。そして、以下では、カジュアルにプレイし、しばしば問題をプレイします。
第二に、傾向分析の利点
傾向分析の最大の利点は、トラブルを回避することです。理論的根拠や専門知識、大量のデータを必要としないため、結果データが正か負かを問わず、直接判断することができます。そのため、全データ分析手法の中で初めてまとめたものであり、20年以上使用されています。
20年前、企業のデジタルシステムはまだ混乱状態にありました。当時、プロのマネージャーは判断を下したいと思っていましたが、分析のための詳細なデータがあまりなかったため、利益を上げることしかできませんでした。 、コスト、および売上。結果データ。したがって、カーブのトレンドを壊すことができるだけです。60年代と70年代に生まれたプロのマネージャー、および85年以前のデータ担当者は、特に3年間のトレンドをドラッグするなど、カーブのトレンドに非常に敏感であることがわかります。過去12ヶ月など。見てください。
2番目の利点：直接！販売を例にとると、マーケティング活動や新分裂などの多くの補助的な活動は、販売に役立ちますか？複雑なファネル分析は必要ありません。傾向を見て、すぐに効果を確認してください。方法が単純であるほど、結果の評価の信頼性が高くなります。（以下に示すように）。
3番目の利点：独自の基準を持参してください。カーブトレンド自体が指標の品質を判断するための基準となります。上記の自然サイクル/ライフサイクル基準に加えて、上昇と下降の程度も判断基準となり、見つけるのに多くの時間を節約できます。標準。（以下に示すように）。
今日、この方法も非常に便利です。ABtestを実行する条件はありますが、目標到達プロセスを実行し、多次元のクロス分析を実行しますが、毎日、毎時、毎瞬間、これを実行させてください。データユーザーが枯渇することは言うまでもありません。多くの分析を行うために、ビジネスが遅れ、APP開発の進捗が遅くなり、アクティビティが1つずつ開催され、テストされます。ビジネスかどうかを尋ねることができます。それをやっています。したがって、大量のルーチン分析では、満足する傾向分析を行うために、日次および週次のデータに依存する必要があります。
さらに、毎日、毎時、および瞬間ごとのデータ変更により、ビジネスは神経質になり、詳細な分析を求められます。その後、おならがないことがわかります。非常に多くのデータです。
3つ目は、傾向分析の欠点です。
不利な点の1つ：緊張。3人がトラになる効果は、傾向分析では非常に一般的です。詳細を下図に示します。人々はしばしば慣れています：突然の巨大な、数回の連続した時間、そして前の数回の異なる神経質の連続した時間。しかし、より大きな問題を見落とすのは簡単です。
短所2：交絡因子。傾向分析では、因果関係を観察するときに交絡因子を処理できません。複数の要因が重なっている場合、実際の主要な影響要因を区別することは不可能です。
短所3：誤用と乱用。傾向分析は前提条件であり、指標が結果指標であり、明確な正/負の判断がある場合にのみ使用できることに注意してください。アクティブ率と消費率の比率など、他のシナリオでは、比率インデックスを直接適用することはできません。比率/比率インデックスは、最初に分子と分母によって引き起こされる変化を確認する必要があります。たとえば、ユーザー登録数や視聴回数が明確でないため、利用に適さないため、少なくともコンバージョン率に連動させる必要があります。冒頭の記事の内容は、高いと良い、低いと悪いというのが一般的な誤用です。
4番目の欠陥：洞察力の欠如。最も古典的なシーンは株取引です。写真を直接見ると一目でわかります。
本質的に、トレンドはその背後にある理由によって推進されているからです。トレンドを見ると、それを当然のことと考えるのではなく、その背後にある理由を見る必要があります。これが、ABtest、ファンネルチャート、多次元相互比較などの方法を開発した理由です。迅速かつ迅速に意思決定を行うための簡単な方法と、問題を深く掘り下げるためのより複雑な方法が必要です。
4、他のどのような先祖の方法
さらに他の方法は、データ分析の分野における先祖の技術です。たとえば、多次元クロス分析では、2次元の場合はマトリックス法、3次元以上の場合は切削比較法です。はい、オンライン記事でクラウドに吹き込まれたこれらのさまざまな「低レベルのロジック」と「コアアイデア」は、実際にはまったく魔法ではありません。これらはすべて、特定のシナリオ、データ制限、およびビジネス要件に基づく方法です。さらに理解を深めたい場合は、WeChatパブリックアカウント[Grounding Qi School]に従ってください。次の記事で共有する伝統的な工芸品が見つかりますので、ご期待ください。
著者：陳接地ガス、マイクロチャネル公開番号：地球の学校まで。複数の業界で10年の経験とCRMの経験を持つデータアナリスト。