导读:从美食来说, 我们每天都在运用数据分析的方法在生活中运用数据分析, 比如你今天做了一个土豆炖排骨, 你会跟其他的菜比较比如跟炸豆腐对比, 从色香味来对比, 同样的你也会跟自己上一次做的这一道一模一样的菜做对比。
假如我们只有对比,我们只知道我们的菜比如更好了或者变差了, 但是没有细分, 细分就是寻找差异, 从色香味, 从调料、选材、火候、加工顺序等等多个方面去找寻差异。
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01 互联网中的细分
在互联网的数据分析中, 经常我们去分析比如今天的活跃人数降低了, 我们经常要从多个维度去分析为什么降低。
同时我们还要跟上周, 昨天, 去年同期等做对比, 分析虽然是降低了, 但对比去年是否有变化。
那么我们如何做一个有效的细分呢。
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首先我们有很多可以细分的维度, 比如从时间上拆分, 一个月的活跃人数我们可以拆分到每一天的人数, 活跃人数可以拆分新的活跃人数, 老的活跃人数。
同样都是活跃人数, 我们可以拆分不同活跃等级的人数, 这里的活跃人数指的就是比如一个月活跃1天、活跃3天、活跃7天等不同活跃天数, 又可以拆分成一天活跃1小时, 3小时, 7小时等不同时长的用户。
我们还可以对地区进行细分, 比如活跃人数降低了, 我们可以细分到是哪个地方降低比较多, 是广东还是广西, 是湖南还是湖北。
除了以上拆分的维度, 我们还可以有很多拆分的维度, 比如另外一个例子, 我们发送的表情总数量跌了, 我们就可以拆分成发送的小黄脸小表情, 还有很骚气的大表情。
这些拆分是跟特地业务相关的。
对于电商类的业务比如总的订单量,我们可以拆分来自不同的店铺, 不同的品类, 不同的商品类型, 不同的价格类型等等。
对于游戏类型的业务比如总的卖的游戏皮肤,我们可以拆分不同角色的皮肤, 武器也是类似的。
对于视频类app,比如抖音的关注数, 我们可以拆分不同用大v的粉丝数量。
单单细分, 没有对比, 就没有洞察, 那么我们细分好了分析维度之后, 怎么对比呢。
02 互联网中的对比
对比就是在细分的基础上选择合适的指标进行对比。比如我们要分析现在朋友圈在某一天的情况如何。
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我们会想一些指标去评估, 比如朋友圈活跃人数, 活跃次数, 活跃时长, 活跃到发表的转化率等, 然后我们就会把这些指标去跟去年同期做对比看涨跌如何, 也就是自己跟自己比。
除了自己跟自己比, 我们会拿到一个具体的涨跌的数字, 但我们不知道一个数字是有没有明显的异常, 这时候就可以借助其他的业务。
比如我们会看表情活跃今年跟去年同期对比的涨跌, 然后看朋友圈的涨跌跟表情的涨跌, 就可以科学评估这个涨跌是否是非常异常的。
03 数据报告中的细分和对比
在数据分析报告中, 贯穿整个数据报告的其中一周思维就是细分和对比, 我们在描述一个业务, 一个产品, 一个功能的时候, 我们就会拆分多个维度去对比分析。
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比如以questmo
bile报告为例, 我们可以发现, 首先是细分从社交, 视频, 网购等多个维度进行细分, 然后对比他们的活跃占比。
但除了对比这些兴趣度以外, 本身兴趣度自己跟自己又有同比的增量情况, 这个主要是刻画如果一个兴趣度的占比比其他兴趣更活跃的时候, 这个兴趣度本身的活跃占比、相比上周、相比去年同期是否有变化。
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另外一种细分我们可以看到在算知乎app和知乎百度小程序的占有率的时, 细分了知乎app自己独占率, 知乎小程序的独占率, 就可以对比app 和小程序的独占率的差异, 知乎app(97.0%)> 知乎小程序 (93.3%),同时还可以对比知乎app 中 单纯app独占率(97.0%) 和 小程序 3% 的占比之差。
除了同一个app独占率自己的对比, 同种类型的app的独占率还做了对比. 比如百度知道app 独占率 95.6%, 宣布内附知乎app 独占率(97.0%)略低。但百度小程序的独占率(99.0%)要大大高于 知乎小程序的独占率 93.3%。
04 细分和对比方法的总结
细分和对比方法在数据分析中的应用非常之多, 同样的在面试的时候也经常会问到一些问题的分析, 也会经常要用到细分和对比的分析方法。
同样在生活中, 我们的购物货比三家, 旅游的时候攻略也是多家对比, 我们时时刻刻都在面对需要细分和对比的方法去解决问题的时候。
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