05数据挖掘原理-数据分析 方法论和方法


数据分析方法论是知道数据分析方法的思想。
    
    数据分析方法论

           1：PEST ，政治，经济，社会，技术四个维度分析。用于行业分析

           2：4P，产品，价格，渠道，促销四个维度分析。用于营销策划

           3：逻辑树 ，讲问题分层罗列，逐步向下展开。用于业务问题专题分析

           4：用户行为分析 ，认知，熟悉，试用，使用，忠诚，五个产品的用户体验过程分析。用于用户行为研究。

           5：5W2H ，why,what,who,when,where,how,how much。用于各种场景。

   用户行为分析（反映   用轨迹，认知，熟悉，试用，使用，忠诚。五个阶段 ）

           1：认知：网站访问，分析IP,PV,UV，访问来源

           2：熟悉：2.1用户浏览，分析平均滞留时长，跳出率，页面偏好。2.2站内搜索，分析搜索访问次数占比

           3：试用：用户注册，分析注册用户数，注册转化率。

           4：使用：用户登陆，分析登陆用户数，人均登陆，平均登陆比。用户购买，分析购买总数量，购买次数，内容，转化率。

           5：忠诚：用户粘性，分析回访者比例，访问深度，用户流失，分析用户流失数，流失率。

    数据分析方法

           1：简单分析：1对比（纵向，横行），2分组（分组完，在组内用对比分析），3结构（比例，如市场占用率），4平均（算数平均，调和平均，几何平均，众数，中位数），5交叉（二维【2个维度】交叉，如分析iPhone的男性的用户群。从手机品牌和性别两个维度交叉分析。）。

           2：统计分析：1分类（聚类，叛变），2化简（主成分，因子），3相关性（相关，卡方，方差，回归，典型相关），4预测（时间序列预测）

           3：数据挖掘：1聚类（Kmeans，canopy...），2分类（朴素贝叶斯，逻辑回归，支持向量机，决策树，神经网络...），3预测（线性回归，非线性回归，arima...），4关联（apriori...）