在数据分析中，可以通过直观的图形或趋势图，快速开发和了解市场趋势、订单数量、业绩完成情况等，从而更直观地吸收数据管理信息，有助于提高决策的准确性和实时性。





　　我们来讲一下应对大数据分析的几个方法。



　　**、数字和趋势



　　看数字、看趋势是最基础进行展示相关数据管理信息的方式。



　　在数据分析中，教师可以同时通过直观的数字或趋势图表，迅速发展了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而更加直观的吸收数据管理信息，有助于提高决策的准确性和实时性。



　　第二、维度分解



　　当单数或宏观趋势，也需要打破不同维度的数据，以获得更精确的数据洞察。



　　在选择维度时，需要进行仔细思考其对于分析数据结果的影响。



　　第三、用户分群



　　对于谁符合一定的行为或背景资料，分类处理的用户，经常谈到的是用户聚类的手段。



　　也可以同时通过进行提炼某一群用户的特定环境信息，创建该群体对于用户的画像——例如访问购物网站、寄送地址在北京的用户，可以被归类为“北京”用户群体。



　　而对于“北京”的用户群体，可以进一步观察他们的频率购买的产品，类别，时间，所以创建了用户群体的肖像——在数据分析中，往往可以针对特定行为、特定背景的用户信息进行有针对性的用户管理运营和产品结构优化，效果会更加具有明显。



　　第四、转化漏斗



　　大多数企业的现金流，可以概括为一个漏斗。



　　漏斗进行分析是最常见的数据技术分析研究手段方法之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。



　　通过漏斗进行分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析企业每一个转化节点的效率。其中，往往把重点放在三个要点：



　　**、从开始到结束，整体转换效率是多少？



　　第二、每一步的转化率可以是多少？



　　第三、这一步走到原因在什么地方的损失？流失的用户提供符合哪些行为特征?



　　第五、行为轨迹



　　关注轨道的行为，以了解真实的用户行为。



　　数据索引本身往往只是抽象的真实情况，例如，网络分析等指标，如果你看一下用户访问和页面浏览量量，是断然不会完全了解用户如何使用您的产品——通过大数据技术手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际生活体验、发现具体分析问题，根据不同用户可以使用习惯设计企业产品、投放内容。



　　第六、留存分析



　　在人口红利的时代渐渐褪去，比获得一个新的用户远不如留住老客户的成本。



　　每一款产品，每一项工作服务，都应该核心企业关注的留存，确保做实每一个不同客户。



　　可以理解通过数据分析的情况下保留，通过分析用户的行为或行为组和回访之间的关联，想方设法提高保留。



　　应对大数据分析的几个方法.中琛魔方大数据分析平台(www.zcmorefun.com)表示大数据技术可以挖掘隐藏在海量数据中的信息和知识，为人类社会经济活动提供依据，从而提高各领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。