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数据科学(Python/R/Julia)数据分析、机器学习、深度学习
数据分析工作涉及到很多的分析方法,比如说杜邦分析法、漏斗分析法以及矩阵分析法,这些方法都是能够帮助我们更好地进行数据分析工作。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于杜邦分析法、漏斗分析法和矩阵关联分析法的相关知识,希望能够更好地帮助大家增长见识。
1.杜邦分析法
数据分析中的杜邦分析法是由美国杜邦公司创造并最先采用的一种综合分析方法,又称杜邦财务分析体系,简称杜邦体系。它是利用各主要财务指标间的内在联系,对企业财务状况及经济效益进行综合分析评价的方法。而杜邦分析体系的特点是,将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率按其内在联系有机结合起来,形成一个完整的指标体系,并最终通过权益收益率来综合反映。杜邦分析采用的金字塔形结构,使财务比率分析的层次更清晰、条理更突出,简洁明了地表达了各财务指标之间的关系。
2.漏斗分析法
数据分析中的漏斗分析法是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多的管理分析工具。比如说漏斗图用于网站中某些关键路径的转化率的分析,不仅能显示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,同时还可以展示整个关键路径中每一步的转化率。当然,需要提醒大家的是,单一的漏斗图无法评价网站某个关键流程中个步骤转化率的好坏。我们可以利用之前介绍的对比分析法,对同一环节优化前后的效果进行对比分析,也可以对同一环节不同细分用户群的转化率作比较,还可以对同行业类似产品的转化率进行对比。
3.矩阵分析法
数据分析法中的矩阵分析法是指根据事物的两个重要属性作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法,也成为矩阵关联分析法,简称矩阵分析法。而矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时,为决策者提供重要参考依据。先解决主要矛盾,再解决次要矛盾,有利于提高工作效率,将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中,有利于决策者进行资源优化配置。
通过对杜邦分析法、漏斗分析法和矩阵分析法的介绍,相信大家对数据分析的方法有了更加牢固的了解,我们今天为大家介绍的这三种数据分析方法都是日常工作和学习中十分普遍而且实用的方法,大家一定要早日掌握。
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