如何通过分组比较分析产品数据？

什么是组？ 我们能用团体做什么？ 您如何使用同期群分析来增加产品运营的价值？ 读完这篇文章，你可能会知道一两件事。

1. 什么是群组？

频道 A 在 8 月份引入的新用户是一个用户组。 场活动用户。

使用 iOS 10 或更高版本的用户是用户组的一部分。

添加到购物车但未完成付款的用户是一个用户组。

曾经进行过购买但连续 7 天以上未登录的用户为用户组。 …

我们可以根据分析的需要划分无限数量的用户组。

当然，所有用户也是一个用户组）。

2. 我们可以用小组做什么？

1.归 因。 无论产品数据是好是坏，我们都应该找出它为什么变得更好，找出它为什么变得更好可以让它变得更好，找出它为什么变得更糟可以让它停止变得更糟。

产品数据的焦点往往是用户，比如用户活跃度、留存率、支付率等。

因此，数据的波动往往是由某些用户群体引起的，我们需要找出这个群体，找出数据波动的原因。

执行此操作的最简单方法是按组（分组依据）查看数据，举个简单的例子：

如何将流失率归因于用户？

一种通过分组比较分析产品数据的方法。

对于每组用户来说，数据的趋势往往是不同的，这意味着数据的变化分布不均匀。

然后，如果我们把用户**的数据看作一个维度，我们就可以知道某些渠道的用户是否存在问题。 此外，我们还可以以产品版本为维度，以用户的操作系统为维度，以用户的网络环境为维度，以用户使用产品的进度为维度，以用户的具体行为为维度（例如，根据某个行为是否被触发（或完成）分为两组）; 也可以将用户划分为具有多种行为的组）......

回到示例（以游戏产品为例，其他产品也是如此）：

我们首先以通道为维度，发现每个通道的趋势是相似的，没有明显的差异。 因此，让我们更改尺寸。

这一次，我们发现只有级别为 5 的用户才会看到随着时间的推移而显着增加的流失率。

根据用户行为，我们发现未能完成5级主线任务是5级流失率上升的主要原因。

在行为方面，发现没有拿到X道具是没有完成5级主线任务的主要原因;

在行为维度上，发现不去映射n是没有得到X项的主要原因;

以此类推，一步一步地归因到最后）。

最后我们发现产品的引导不够清晰，用户不知道自己必须去地图n才能得到X项。

如您所见，通过以这种方式查看数据，我们可以很容易地找到数据发生变化的原因。

另外，同样，当整体数据趋于稳定时，我们不应该大意，这时，有一部分用户组的数据越来越好，而另一部分用户组的数据越来越差。

关键是你做什么样的内容，确定内容后，收集数据或使用问卷调查等方法获取数据，然后才能进行相应的分析。 （Nanxin.com SPSS 数据分析）。

主成分评价法，首先计算主成分。

添加约束，对吧？ 这可以帮助你。 （AMOS多组分析）。

首先，谁适合学习数据分析？ 从数据分析培训课程来看，很多数据分析学生都有一定的学历，而且大多是大专以上学历。 这些人一般都学过统计学知识，所以对数据分析知识有一定的基础，但是如果你没有学过统计学，那么学习数据分析就有点困难了，如果你想学习数据分析，就必须提前了解统计学的知识，有了这些知识， 学习数据分析更容易。

想要学好，还是需要一点天赋和兴趣，对数据敏感就好了，这些都是培养出来的，看看你愿不愿意就行了。

一般来说，数据分析师有两种，一种是做数据挖掘工作，另一种是数据分析工作，数据挖掘工作的数据分析工程师是在专门的挖掘团队中从事数据挖掘和分析工作。 如果你能在这种专业的团队中学习和成长，你的能力可以迅速提高。 但是，进入这类团队的门槛是要具备扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程技能。

因此，这些知识需要仔细研究。 从事数据分析工作的数据分析师是各个业务团队或运营部门的数据分析师，可以说这些数据分析师是业务团队的成员。 这些人的工作是支持业务运营，而这种类型的分析师偏向于产品和运营，可以转向运营和产品。

那么如何选择数据分析师行业呢？ 首先，数据分析师最理想的行业是互联网行业，就目前而言，互联网行业是数据分析应用最广泛的行业，其中电商公司是目前最热门的，企业也更加重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。 如果你不想进入互联网行业，你可以进入咨询公司，他们需要数据分析人才，相对来说，咨询公司的数据分析师成长得更快，他们的职业会更全面。

金融行业也是一个不错的要求，比如银行业和**行业，该行业对数据分析的依赖程度越来越高，需求量越来越大。 拥有海量数据的电信行业，在激烈的竞争下也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛相对较高。

数据分析师的主要工作是通过数据解决企业遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果进行推理，制定未来计划，整理从研究中收集的各种产品数据，对数据进行分类和汇总等。

发展前景非常好，毕竟数据分析行业在国内刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，这是非常有潜力的。 真正的大佬不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业提升产品价值的人，产品、客户、流量、财务、广告、流程、流程等。 比如我自己是自学成才的数据分析师，毕业后又去了Cassia工作，现在基本实现了财务自由，但是如果想成为一名大数据分析师，我需要积累和坚持沉淀，相信总有一天你一定能达到这个水平。

对于你自己的店铺，你需要多观察店铺的情况，尤其是页面点击的情况，量子分析有这个功能，然后你添加你想要监控的页面，你可以添加两个相似的页面，这样就可以有了对比。

对于你说要研究用户群体的习惯和思维，这其实是参考一些行业CRM数据分析**，以及互联网用户的行为来做的，然后你可以结合你监测的数据做一个详细的分析。

你首先要对你的用户群体做一个浅层次的划分，例如，你会提供你的商店购买者的年龄、地理位置等信息，你可以分析该年龄段的人的购物心理和行为。

使用量子统计，监控页面信息，宝宝详情页、首页、活动页，对于活动页面查看用户的点击轨迹，其实一般来说，活动页面对人最敏感，监控宝宝详情页的用户点击轨迹可以帮助你调整页面布局，为你的用户群提供更好的购物体验。

您还可以从一些细节的点击行为中分析一些买家的习惯。

我见过的最好的平台是 He4 Moonlight 平台，很多卖家都去那里。

独立样本 t 检验。

1.在执行独立样本 t 检验之前，应测试数据的正态性。 只有当覆盖正态性满足时，才能进一步分析，如果不满足，则可以使用数据转换或非参数秩和检验。

2.在菜单栏上执行：分析 - 比较均值 - 独立样本 T 检验;

3.将要比较平均值的变量与检验变量，将分组变量放入分组变量中，单击定义组;

4.在打开的对话框中，将组 1 和组 2 的值设置为组类别，然后单击继续。

通常，多组分析只有一个模型图结果，并且有很多模型图是不正常的。 （南心 AMOS）。

组的数量可以不止一个，但如果超过 3 个，通常很难等于所有组。 类似于方差分析中的成对比较。 （南方心脏网络的结构方程模型）。