做数据分析时如何做相关性分析,有哪些方法

SEO问题解答 2021-03-20 22:21:37

在做互联网运营,做网站流量、产品流量时,分析数据是非常重要的能力,其中数据的相关性分析,有助于我们更加深刻的对数据进行认识和补充,做seo也需要分析数据,那么相关性数据分析该怎么做呢?下面我们一起来学习一下。

1、划分细类分析

划分细类是分析的基础,单单从一维度下的数据进行分析,其信息的价值是比较低的。

细分方法可以分为两类,一类是逐步分析,比如:来重庆的访客可分为渝北,南岸、江北等区;另一类是维度交叉,如:来自SEM的新访客、来自seo的新访客,来自其它平台的。细分用于解决所有问题,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分,连渠道分析这些也一样用的上。

相关性数据分析

2、聚类分析

聚类分析主要就是把网站的数据分成几个类别,比如用户、页面内容、来源渠道。主要体现为对用户群体进行标签划分,如年轻,老龄,儿童等;页面聚类就是,将页面进行分组,相同类别的页面为一类。来源包裹渠道来源,关键词搜索来源,下载来源等等。

3、埋点分析

前面熊熊SEO也就说过埋点的解答,这里不再说嘛,埋点就是对收集用户基础数据做的提前收集工作。主要就是通过采集用户行为数据,并划分各自的类别,在进行分析,从而将各个相关度结合起来,优化产品的而用户体验。

还可以采用无埋点技术实现自助埋点,即可以提高数据分析的实效性,需要的数据可立即提取,又大量减少技术人员的工作量,需要采集更丰富信息的行为。

4、漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型,没有这个东西,业务模式很难有效果,最常见的是把最终的转化设置为目标,最常见的就是用户完成交易。我们也可以设置其他目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗分析可以帮助我们解决两方面的问题:在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程收到损害。

除开以上几种我们还可以使用,同期群分析,用户分析,来源分析,表单分析等等,能够从多个相关性数据分析到更多有价值的数据。

以上就是对于“做数据分析时如何做相关性分析,有哪些方法”的内容总结,希望对大家有所帮助。我是熊熊seo,干货持续更新中,敬请关注。

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