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推薦網站統計數據的2大分析方法 網站統計數據的分析方法有哪些

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本次講的是兩個基礎的分析方法，對比分析和細分分析法 。這兩個方法在今后的分析工作中幾乎處處要用到，這也是基本的數據分析思路，所以提前到這里來講 。一、對比分析法對比分析法在本質上是通過

本次講的是兩個基礎的分析方法，對比分析和細分分析法 。這兩個方法在今后的分析工作中幾乎處處要用到，這也是基本的數據分析思路，所以提前到這里來講 。
一、對比分析法對比分析法在本質上是通過數據計算方法來判定兩個解決方案的優劣 。
一個常見的例子是：同一個電商網站上的商品A和商品B，哪一個對網站貢獻更大呢？按常規的考量銷量的方式顯然不足以進行全面的對比，在這里我們要綜合考慮訪問量、轉化率、商品熱度才能更全面的評估兩個商品對網站的貢獻 。
1、對比分析法的比較基準比較基準的設定是統一對比單位的重要步驟，設定方法分別是：百分比評分均值法、標準化指標合并法 。
1.1 百分比評分均值法
“百分比評分均值法”是將指標的值都轉化成百分比的形式，一個通用有效的方法就是將所有指標都除以總體的最大值，這個方法對所有大于0且分布不是特別離散的指標都是很有效的 。
舉個例子說明——
從下面的表格中知道，4種商品中訪問量最高的是商品A的563，轉化率最高的是商品B的9% 。所有商品的訪問量除以563，轉化率除以9%，然后得到各自的百分比評分，然后將兩列評分做簡單平均后得到綜合評分 。
顯然，通過比較綜合評分來判斷商品在表現更合理 。
如果考慮的再全面些，針對不同商品的重要性設定權重，結果更能真實有效的評估商品的好壞 。
比如，上面表格中采用加權平均的方法，商品的綜合評分又發生了變化 。至于是否加權，以及各指標的權重如何設定，則可以根據分析的需要和指標的特征來確定 。
1.2 標準化指標合并法
“標準化指標合并比較法”是用標準化的方法消去各指標單位的影晌后再進行合并比較的方法 。
數據的標準化是將數據按比例縮放，使之落入一個小的特定區間。
公式為 X=（x-u）/σ （U代表均值，σ 代表方差）
舉個例子——
如下表格中數據，Bounce Rate衡量進入，轉化率CR衡量產出 。A、B、C三個優化方案哪個才是最優的呢？
【推薦網站統計數據的2大分析方法 網站統計數據的分析方法有哪些】將各指標標準化后取均值進行比較，我們可以看出A方案最優 。
2、對比分析法的“實驗環境”設定進行對比分析的重要條件是兩組參數需在同樣的條件下對比才有意義 。這時候就需要人為地去設定合理的比較環境了，即數據分析的“實驗環境設定” 。
實驗環境設定法有兩種：
  • 基于時間序列的組內比較
  • 基于對照實驗的組間比較
2.1 基于時間序列的組內比較
基于時間序列的組內比較：一般是在時間序列上的某個時間點施加實驗剌激，并在實驗剌激的前后進行重復測試比較，從比較的結果反映實驗剌激是否對結果有影響 。
舉個組內比較的流程例子——
公司前4個月薪資正常，在第5個月開始給員工加薪(施加實驗剌激) 。這時就可以通過觀察之后4個月和之前4個月員工的工作效益和工作滿意度，來判斷這個實驗刺激是否對提升員工工作效益和工作滿意度有效果 。
2.2 基于對照實驗的組間比較
基于對照實驗的組間對比：一般是在同一時間設定兩組樣本，（實驗組和控制組），然后對實驗組施加實驗剌激，控制組維持原狀態不變 。通過對實驗組和控制組比較來判斷實驗的剌激是否對結果有影響 。

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