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本次講的是兩個(gè)基礎(chǔ)的分析方法，對(duì)比分析和細(xì)分分析法。這兩個(gè)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(shù)據(jù)分析思路，所以提前到這里來(lái)講。

一、對(duì)比分析法

對(duì)比分析法在本質(zhì)上是通過(guò)數(shù)據(jù)計(jì)算方法來(lái)判定兩個(gè)解決方案的優(yōu)劣。

一個(gè)常見(jiàn)的例子是：同一個(gè)電商網(wǎng)站上的商品A和商品B，哪一個(gè)對(duì)網(wǎng)站貢獻(xiàn)更大呢？按常規(guī)的考量銷(xiāo)量的方式顯然不足以進(jìn)行全面的對(duì)比，在這里我們要綜合考慮訪問(wèn)量、轉(zhuǎn)化率、商品熱度才能更全面的評(píng)估兩個(gè)商品對(duì)網(wǎng)站的貢獻(xiàn)。

1、對(duì)比分析法的比較基準(zhǔn)

比較基準(zhǔn)的設(shè)定是統(tǒng)一對(duì)比單位的重要步驟，設(shè)定方法分別是：百分比評(píng)分均值法、標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)合并法。

1.1 百分比評(píng)分均值法

“百分比評(píng)分均值法”是將指標(biāo)的值都轉(zhuǎn)化成百分比的形式，一個(gè)通用有效的方法就是將所有指標(biāo)都除以總體的最大值，這個(gè)方法對(duì)所有大于0且分布不是特別離散的指標(biāo)都是很有效的。

舉個(gè)例子說(shuō)明——

從下面的表格中知道，4種商品中訪問(wèn)量最高的是商品A的563 ，轉(zhuǎn)化率最高的是商品B的9%。所有商品的訪問(wèn)量除以563，轉(zhuǎn)化率除以9%，然后得到各自的百分比評(píng)分，然后將兩列評(píng)分做簡(jiǎn)單平均后得到綜合評(píng)分。

顯然，通過(guò)比較綜合評(píng)分來(lái)判斷商品在表現(xiàn)更合理。

如果考慮的再全面些，針對(duì)不同商品的重要性設(shè)定權(quán)重，結(jié)果更能真實(shí)有效的評(píng)估商品的好壞。

比如，上面表格中采用加權(quán)平均的方法，商品的綜合評(píng)分又發(fā)生了變化，如下圖。至于是否加權(quán)，以及各指標(biāo)的權(quán)重如何設(shè)定，則可以根據(jù)分析的需要和指標(biāo)的特征來(lái)確定。

1.2 標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)合并法

“標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)合并比較法”是用標(biāo)準(zhǔn)化的方法消去各指標(biāo)單位的影晌后再進(jìn)行合并比較的方法。

數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間 。

公式為?X=（x-u）/σ （U代表均值，σ 代表方差）

舉個(gè)例子——

如下表格中數(shù)據(jù)，Bounce Rate衡量進(jìn)入，轉(zhuǎn)化率CR衡量產(chǎn)出。A、B、C三個(gè)優(yōu)化方案哪個(gè)才是最優(yōu)的呢？

將各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后取均值進(jìn)行比較，我們可以看出A方案最優(yōu)。

2、對(duì)比分析法的“實(shí)驗(yàn)環(huán)境”設(shè)定

進(jìn)行對(duì)比分析的重要條件是兩組參數(shù)需在同樣的條件下對(duì)比才有意義。這時(shí)候就需要人為地去設(shè)定合理的比較環(huán)境了，即數(shù)據(jù)分析的“實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)定”。

實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)定法有兩種：

• 基于時(shí)間序列的組內(nèi)比較
• 基于對(duì)照實(shí)驗(yàn)的組間比較

2.1 基于時(shí)間序列的組內(nèi)比較

基于時(shí)間序列的組內(nèi)比較：一般是在時(shí)間序列上的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)施加實(shí)驗(yàn)剌激，并在實(shí)驗(yàn)剌激的前后進(jìn)行重復(fù)測(cè)試比較，從比較的結(jié)果反映實(shí)驗(yàn)剌激是否對(duì)結(jié)果有影響。

舉個(gè)組內(nèi)比較的流程例子——

公司前4個(gè)月薪資正常，在第5個(gè)月開(kāi)始給員工加薪(施加實(shí)驗(yàn)剌激)。這時(shí)就可以通過(guò)觀察之后4個(gè)月和之前4個(gè)月員工的工作效益和工作滿意度，來(lái)判斷這個(gè)實(shí)驗(yàn)刺激是否對(duì)提升員工工作效益和工作滿意度有效果。

2.2 基于對(duì)照實(shí)驗(yàn)的組間比較

基于對(duì)照實(shí)驗(yàn)的組間對(duì)比：一般是在同一時(shí)間設(shè)定兩組樣本，（實(shí)驗(yàn)組和控制組），然后對(duì)實(shí)驗(yàn)組施加實(shí)驗(yàn)剌激，控制組維持原狀態(tài)不變。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)組和控制組比較來(lái)判斷實(shí)驗(yàn)的剌激是否對(duì)結(jié)果有影響。

舉個(gè)組間比較的流程例子——

拿前面例子來(lái)說(shuō)。假如只讓部分員工漲薪，再去比較未漲薪的員工和漲薪的員工前后4個(gè)月的工作效益和工作滿意度的差異，如果差異顯著就可以證明漲薪這個(gè)實(shí)驗(yàn)剌激對(duì)結(jié)果是有顯著影響的。

2.3 特殊情況下，實(shí)驗(yàn)環(huán)境如何設(shè)定

有時(shí)候會(huì)遇到無(wú)法提供實(shí)驗(yàn)的對(duì)比環(huán)境，那該怎么做呢？舉例說(shuō)明。

如下表：有活動(dòng)前和活動(dòng)中各5天的數(shù)據(jù)。以訂單數(shù)作為指標(biāo)，說(shuō)明活動(dòng)能否顯著提升每天的訂單量。

由表中數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)：每天的用戶數(shù)本身就是一個(gè)遞增的狀態(tài)，活動(dòng)也帶來(lái)用戶數(shù)的提升。那么，訂單數(shù)的提升是由于用戶數(shù)的提升帶來(lái)的，還是活的效果帶來(lái)的呢？

不考慮數(shù)據(jù)本身的自然增長(zhǎng)，直接比較活動(dòng)前后日均訂單數(shù)的差異；

將數(shù)據(jù)的自然增長(zhǎng)考慮進(jìn)去，可以將日均用戶數(shù)的增長(zhǎng)率作為整個(gè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)的自然增長(zhǎng)率。

這樣，比較的結(jié)果就發(fā)生了改變。活動(dòng)前的曰均訂單數(shù)乘上自然增長(zhǎng)率后要比活動(dòng)中的曰均訂單數(shù)高，從結(jié)果看活動(dòng)對(duì)訂單數(shù)的提升無(wú)顯著影響。

當(dāng)然，直接比較活動(dòng)前后的人均訂單數(shù)也可以得出結(jié)果。但是用上面乘以自然增長(zhǎng)率的方法還可以進(jìn)一步評(píng)定活動(dòng)帶來(lái)的效果。如果活動(dòng)促進(jìn)了訂單數(shù)量的增長(zhǎng)，我們可以估算出活動(dòng)期間日均訂單的增加量是多少，這樣就可以直接考核活動(dòng)的績(jī)效。

二、細(xì)分分析法

細(xì)分分析的目的是為了看清問(wèn)題真正的所在，從而找到解決辦法，細(xì)分分析是指將指標(biāo)與維度相互組合。

例如網(wǎng)站報(bào)告一般都是網(wǎng)站數(shù)據(jù)的綜合情況，包括網(wǎng)站的總訪問(wèn)量、總停留時(shí)間、總銷(xiāo)售量等。但是我們不知道用戶在不同頁(yè)面、不同內(nèi)容、不同渠道的停留時(shí)間以及訪問(wèn)量，也就是說(shuō)這些匯總數(shù)據(jù)無(wú)法對(duì)不同屬性的流量進(jìn)行正確的判斷。所以，無(wú)論是從用戶還是從網(wǎng)站的角度，流量細(xì)分都是很重要的。

1、指標(biāo)和維度的類(lèi)型

指標(biāo)是用來(lái)記錄訪問(wèn)者行為的數(shù)字，維度是用來(lái)提供觀察訪問(wèn)者行為的一種角度，維度必須與指標(biāo)在一起時(shí)才有意義。指標(biāo)又可分為基本指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)，常見(jiàn)的基本指標(biāo)有訪問(wèn)次數(shù)、綜合瀏覽量等，常見(jiàn)的復(fù)合指標(biāo)有訪問(wèn)深度、跳出率、平均網(wǎng)站停留時(shí)間、新訪次占比等。常見(jiàn)的維度類(lèi)別有訪問(wèn)者屬性維度、時(shí)間維度、流量來(lái)源維度、地理維度、內(nèi)容維度和系統(tǒng)維度等。

2、細(xì)分例子

例如某日，你的老板說(shuō)：我想知道2015年5月9日北京地區(qū)使用Safari瀏覽器在Google搜索“藍(lán)鯨”關(guān)鍵詞并點(diǎn)擊了自然排名結(jié)果的訪問(wèn)次數(shù)。

聽(tīng)完這個(gè)需求后，你可能感覺(jué)有點(diǎn)暈，好多的條件混在一起，這個(gè)數(shù)據(jù)要如何獲得呢?其實(shí)包含了6個(gè)維度和1個(gè)指標(biāo)。

這6個(gè)維度和1個(gè)指標(biāo)分別是 ：

• 時(shí)間維度——2010年3月10日
• 地理維度——北京地區(qū)
• 瀏覽器維度——Safari瀏覽器
• 流量來(lái)源維度—— Google
• 流量屬性維度——自然排名結(jié)果
• 關(guān)鍵詞維度——”藍(lán)野”
• 指標(biāo)——訪問(wèn)次數(shù)

而這個(gè)分析過(guò)程也很快，5分鐘就可搞定，步驟如下：

當(dāng)然，如果嫌操作太復(fù)雜的話也可以通過(guò)標(biāo)記用戶群進(jìn)行自定義細(xì)分。常見(jiàn)的標(biāo)記用戶群方法有：

• 通過(guò)用戶訪問(wèn)特定的頁(yè)面對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)；
• 通過(guò)用戶點(diǎn)擊特定的鏈接對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)；
• 通過(guò)用戶的自主選擇對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)。

當(dāng)然，細(xì)分前得分清非注冊(cè)用戶、新注冊(cè)用戶、已注冊(cè)用戶。

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