互联网常用分析方法

本文目录一览

• ⒈最常用最有效的互联网数据分析方法都有哪些？
• ⒉数据分析方法
• ⒊网络数据分析技术有哪些?

⒈最常用最有效的互联网数据分析方法都有哪些？流行的分析方法有：细分分析、比较分析、渠道分析、群体分析、聚类分析
优化分析方法有：AB测试、盲点分析、来源分析、用户分析、形态分析。
我用过的工具中，支持比较好的方法有GoogleAnalytics、Mixpanel、HeapAnalytics，但都是国外的分析工具。
国内比较好的有友盟统计和书格客，主要分析手机App，书歌客同时支持网站和手机App。 ⒉数据分析方法

常见的分析方法有分类分析、矩阵分析、漏斗分析、相关性分析、逻辑树分析、趋势分析、行为轨迹分析等。 让我以一个HR实践为例来解释如何进行上述分析以获得洞察。

01）分类分析
例如，可以按部门、职位、年龄段来分析人才流失率。 例如，如果您确定某个特定部门的流动率异常高，您可以对此进行分析。

02）矩阵分析
例如，公司对价值观和能力进行评估，针对能力和价值观较强的员工，可以将评估结果制作成矩阵图。 匹配，识别强能力员工与强价值错配员工、弱能力价值匹配员工、弱能力员工、弱价值错配员工的比例，发现公司人才的健全性。

03)漏斗分析
示例：招聘数据记录、简历提交、第一次筛选通过、第一次面试通过、第二次面试通过、最终面试通过、录用、成功录用，一旦通过。 试用期，你可以从你的数据中看到哪些链接可以优化。

04)相关分析
例如，一个公司内部各个分支机构的人才流失率差异较大，各个分支机构的员工流失率可以与该分支机构的几个特点进行比较（地理位置薪资水平、福利（职称、员工年龄、经理年龄等）找到最能留住员工的关键因素

05）逻辑树分析
例如，近期。 当我们看到员工满意度下降时，满意度与薪酬、福利、职业发展和工作有关。 然后，通过将工资分为基本工资和奖金，并按级别进行分解，我们通过找到改变影响满意度的每个因素的因素来获得洞察力。

06)趋势分析
例如过去12个月大脑周转率的变化趋势。

07）行为轨迹分析
例如，我们跟踪销售人员从加入公司到业绩产生开始、业绩快速增长、疲惫期、绩效逐步达成的行为轨迹。 稳定。

⒊网络数据分析技术有哪些?

1.连接指标数据，分析其变化，看出其本质特征和发展规律。

常用的分析方法有时间比较、空间比较和标准比较三种。

2.、用户图像等在刚才提到的RARRA模型中，用户活跃度和留存率是重要的环节。

3.细分分析法

在分析理念被高度重视的今天，通过粗略的分析很难发现问题。 分析已经成为一种真正有效的方法，因此分割方法的分析比原来的分析更深入、更详细。

4.突出关键问题的方法是指直接利用统计学中的一些基本指标进行分析，如平均值、众数、中位数、最大值、最小值等。 在选择使用哪种基本索引时，需要考虑事件的方向。