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九大数据分析门径之标签分析法

发布日期:2022-05-15 14:48    点击次数:168


本文转载自微信公众号「码工小熊」,作家小熊妹。转载本文请辩论码工小熊公众号。

内行好,我是爱学习的小xiong熊妹。

今天络续先容九大数据分析门径系列。上一篇咱们提到,要是想找两个主义之间联系关系,不错用联系分析法。但好多时辰,咱们想找的关系,不可用主义来抒发。

比如:

是不是社区店比走路街店,交易更好? 是不是私域流量比公域流量,滚动更佳? 是不是起风下雨比碧空如洗,销售更好?

社区店/私域流量/起风下雨,很难用一个数据主义来筹商。但这些身分,又确乎会对企业经营产生影响,该若何分析呢?这就需要领受:标签分析法

一、什么是标签

标签是有明确含义的,笼统性的描绘。举个通俗的例子,有关心小伙伴想给小熊妹先容男知交,要是一册庄重地讲多样信息,那么有用率吗(如下图)

要是用标签来描绘,可能效力是(如下图)

这即是标签作用的直觉展示。一个好的标签,偶而让人们一目了然的看到事情的特征。从而开荒后续的行径

要清雅的是,标签和数据主义之间,是不错做互相调遣的:

比如高富帅的“高”,也不错抒发为:身高181cm以上

比如天气是:“起风下雨”,也不错抒发为:当日降雨10mm

因此在使用标签的时辰,一定要确保圭臬调处+总计人认知一致,幸免认知荒诞。

二、什么是标签分析

标签分析,专指用打标签的花样,把难以量化的身分滚动为标签,进而分析该身分与其他事情的关系。像起头例如的社区店/私域/下雨,都是标签的具体讹诈。

标签分析一般分四步

明确要分析的影响身分 把影响身分制作成标签 明确要分析的主义 对比不同标签下,主义各别 得出分析论断 三、标签分析例如

举个通俗的例子,南边某省,8月份无为下暴雨。内行都以为:下雨会影响门店事迹。那么若何分析呢?按照五步法,不错针对该省份门店,做分析如下图:

那么不错得出论断:下雨对事迹影响不大,这就做完结。

但这和内行的直觉感受十分不相似!明明嗅觉是下雨了事迹就少,为啥数据不相似呢?这是因为:标签做的太粗糙。

细想一下

8月份不下雨,也会有其他恶劣天气,比如高温 下雨也分大雨小雨,毛毛细雨和暴雨的影响不相似 有些暴雨太严重,政府会发停工停学的见告

是以做标签,至少得把这几类情况都符号出来,这么对比才挑升思(如下图)

更新后会发现:

不下雨时,高温天气也会影响事迹 下雨时,广博雨天并莫得很大影响 下雨时,暴雨天气会大大影响事迹 下雨时,政府发了停工见告,反而会激发市民囤积物质

因此,还得再更新标签,看新论断(如下图)

这么的诀别就很挑升思了。遭逢事迹下滑,门店店长/大区阁下无为本能的把问题归结于“下雨了”,到底是不是因为下雨呢?有了这个分析撑持,不错看出:除非天气预告标注为“暴雨”/“高温”顶点天气,才会真有影响,其他情况并非天气影响。这么就能开展下一步的分析了。

四、标签分析的不及之处

标签分析有个很显明的不及之处,即是一个事情是有多个标签的,要是选拔不妥,拿了荒诞的标签比拟,无为得出荒诞的论断。

比如,咱们比拟社区店/CBD店的销售事迹,选了2家店,发现昨天的事迹如下图

这时辰得出的论断是:社区店事迹小于CBD店,应该多开社区店。

但清雅!这里有另一个标签,即是日历,选拔的日历是周六,周末CBD都没人上班呀,那细目事迹很差了。那么沟通了日历标签以后,对比鸿沟如下图:

这时辰得出的论断即是:CBD店大于社区店,应该多开CBD店。

然则,这么还莫得穷尽可能性。

CBD店店租老本很高,可能一间店顶2间社区店(开店老本) CBD店都是直营店,人员修养可能更高(人员修养) CBD店面积大,是以上的商品更全(商品数目) …… 

当咱们试图深切分析一个事情,就会发现,太多标签疏通在一路,互相作用。因此单靠一两个标签的通俗对比,是无法分析明晰的,这时辰需要先配置分析逻辑,再做分析。这就需要用到MECE门径。

 



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