漏斗图分析法
数据可视化中的雷达图与漏斗图分析
数据可视化中的雷达图与漏斗图分析随着数据化的进步，数据可视化成为数据分析中不可或缺的一环。
而在数据可视化的过程中，雷达图和漏斗图作为常用的方式，能够有效地展示数据的信息，为决策提供依据。
一、雷达图雷达图也被称作蜘蛛图，是一种以同心圆为基础，通过连接圆心和不同半径上的点组成的多边形来展示数据信息。
一般用于展示各种维度的指标比较。
以市场营销为例，可以利用雷达图分析不同品牌在不同市场上的表现，比如市场份额、知名度、产品质量等指标。
多边形不同的长度代表着不同指标的值大小，而通过多边形的比较，可以看出各品牌在各方面的表现情况。
除此之外，雷达图还可以用于展示个人或团队的能力评估，如技能分析、绩效分析等。
通过将各个维度进行比较和评估，可以更加准确地了解个人或团队在各方面的强弱程度。
二、漏斗图漏斗图主要用于分析和展示流程的数据变化情况。
以市场销售为例，漏斗图可以帮助分析销售过程中客户的流转情况，从而了解销售过程中的瓶颈所在。
漏斗图的形状也如其名，即下面比上面宽的倒置漏斗形。
漏斗图的左侧为最开始的数据，右侧为最终的数据。
通过漏斗图的画法，可以详细了解到在各个流程中客户流转的情况，比如购买或离开。
这一情况对于销售部门尤为重要，通过掌握客户离开的情况，可以有效地改进销售策略，减少客户流失。
此外，漏斗图还可以用于展示人才招聘的情况，通过绘制引擎漏斗，了解客户在招聘流程中的流转状态，从而进行招聘流程的调整和优化。
三、综合分析雷达图和漏斗图分别从不同的角度分析数据，它们有着各自的特点和优势，但在实践中，两者不必完全分开使用，不同的维度和步骤中也可以相互补充，进行综合分析。
比如，在市场销售中，可以先利用雷达图分析客户对产品的购买意愿，然后再利用漏斗图分析客户在购物流程中的转化率。
通过综合使用雷达图和漏斗图，可以更加全面地了解市场情况，进行有针对性的销售策略改进。
综上所述，雷达图和漏斗图都是非常实用的可视化工具，通过对数据进行可视化分析，可以更加直观地了解数据的表达，进而得出更准确的决策。
用户行为分析的数据可视化方法(一)
用户行为分析的数据可视化方法引言随着互联网的发展和普及，用户行为数据越来越丰富，对于企业而言，利用这些数据分析用户行为成为了重要的竞争力。
而数据可视化方法则是将这些数据转化为可视化的形式，帮助企业更好地理解和利用用户行为数据。
本文将介绍几种常用的用户行为分析的数据可视化方法，帮助读者更好地利用这些方法进行数据分析。
一、数据可视化概述数据可视化是一种通过图表、图形、地图等可视化形式将数据表达出来的方法，将抽象的数据转化为直观形象的图像，便于人类理解和分析。
在用户行为数据分析中，数据可视化能够帮助我们更加直观地了解用户的活动、偏好和行为模式，从而为企业提供决策依据。
二、热力图热力图是一种基于颜色的二维图表，用于表示数据集中或分散的程度。
在用户行为分析中，热力图常用于表示用户的操作热点和兴趣点分布。
通过将用户点击、停留时间等行为数据与网页或应用的界面元素进行关联，可以绘制出不同区域的热力图，用颜色的深浅来表示点击或停留的频率，从而可以迅速判断出用户关注度较高的区域。
三、漏斗图漏斗图是一种逐渐变细的图形，用于表示在多个步骤或阶段中用户的转化率。
在用户行为分析中，漏斗图通常用于分析用户在不同环节之间的转化情况。
通过绘制漏斗图，我们可以清晰地了解到用户在不同环节的流失情况，从而找到改进的空间和关键环节。
四、雷达图雷达图也称为蜘蛛网图，它是通过多个轴表示多个指标的图形，用于比较多个维度的数据。
在用户行为分析中，雷达图常用于比较用户在不同维度上的行为特点和偏好。
例如，我们可以绘制一个雷达图，用于比较不同用户群体在购物偏好、浏览偏好、点击行为等方面的差异，从而为市场推广和用户定制提供依据。
五、时间轴图时间轴图是一种用于表示时间序列数据的图形，通过横轴表示时间，纵轴表示数据指标，用曲线或柱状图显示数据随时间的变化趋势。
在用户行为分析中，时间轴图常用于展示用户活跃度、使用时长等与时间相关的数据。
通过观察时间轴图，我们可以了解用户在什么时间段内最活跃，从而为营销活动的时间安排和用户服务的运营提供参考。
分别简述散点图,雷达图,漏斗图,词云图的特点
分别简述散点图,雷达图,漏斗图,词云图的特点1、散点图简介：散点图可以显示数据集群的形状，分析数据的分布。
通过观察散点的分布，可以推断变量的相关性。
特点：散点图在有比较多数据时，才能更好的体现数据分布。
2、雷达图(看性能)简介：又被叫做蜘蛛网图，它的每个变量都有一个从中心向外发射的轴线，所有的轴之间的夹角相等，同时每个轴有相同的刻度。
特点：雷达图变量过多会降低图表的可阅读性，非常适合展示性能数据。
3、漏斗图简介：又称倒三角图，漏斗图从上到下，有逻辑上的顺序关系，经常用于流程分析，比如分析哪个环节的流失率异常。
特点：上下之间必须是有逻辑顺序关系的，若是无逻辑关系建议使用柱形图对比。
4.词云图简介：词云图，又称文字云，是将文本中出现频率较高的”关键字“进行可视化展示，词云图过滤掉”了: 大量低质的文本信息，使访问者只需一眼就能了解文本的主旨。
词云图是常用的数据可视化形式，尤其适用于文本数据的处理和分析。
特点：一、四大优点1、视觉冲击更大:词云图比条形图、直方图和词频统计表等更具吸引力，视觉冲击更强，一定程度上符合人们快速阅读的习惯;2、在内容方面更为直接:词云图本身是对文本内容的高度浓缩和精练处理，能更直观地反映出具体文本的内容,在一定程度上可以节省读者时间，使读者在短时间内获得关于文本数据的主要信息;3、用途广泛:词云图可作为一种分析工具，应用于用户画像、舆情分析等场景，也可直接嵌入PPT报表、数据分析产品、视觉大屏等,是实现文本数据价值变现的手段;4、低创作门槛:制作词云图的难度不高，没有数据处理技术的人也能制作出高效果的词云图。
二、三大缺点1、区分度不足:词云图对词表达方式采取了"抓大放小“的处理方法，对于词频差异大的词有较好的区分，但对于颜色相近、出现频率相近的词则没有很好的区分:2、产出没有统一标准:受分词技术、算法、词库质量等因素的制约，同一文本数据，不同的人采用不同的生成方式和模式，得到的词云图可能会有很大差别，有时还会出现一些乱码，影响词云图产出;3、信息缺失:词云图对高频词汇可以做到突出处理，让高频词汇占到C位，但对于大量的低频词或长尾词却无法很好地表达，再加上这类词多数字体较小，可能使读者忽略了其中的一部分;了解了词云图的优缺点后，词云图是常用的数据可视化形式，尤其适用于文本数据的处理和分析。
【大数据分析】5种经典的数据分析思维和方法
5种经典的数据分析思维和方法：启方：数据分析不是个事儿在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。
就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。
数据分析里也有技巧，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。
接下来就分享常见的5种数据分析方法，分别是：公式法、对比法、象限法，二八法，漏斗法，常常多种结合一起使用。
注：主要偏思维层面的，基于业务问题对数据的探索性分析，不同于专业统计学中的数据处理方法。
一、公式法所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提到过。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解•某产品销售额=销售量 X 产品单价•销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量+ …•渠道销售量=点击用户数 X 下单率•点击用户数=曝光量 X 点击率第一层：找到产品销售额的影响因素。
某产品销售额=销售量X 产品单价。
是销量过低还是价格设置不合理？第二层：找到销售量的影响因素。
分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。
第三层：分析影响渠道销售量的因素。
渠道销售量=点击用户数X 下单率。
是点击用户数低了，还是下单量过低。
如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。
第四层：分析影响点击的因素。
点击用户数=曝光量X点击率。
是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。
通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。
公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥尽。
二、对比法对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。
一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。
通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。
销售报表分析--客户漏斗图
客户分布的漏斗图在公司，各为可能经常做销售报表的分析，对于某个产品的数据分析，当中经常需要对客户进行分段统计，产看各个区段内客户的数量，分析客户的存在数量，从而对各个段客户未来发展战略进行设置。
传统的方法是，经过数据的分析透视，再进行手工统计，挨个去数，这可能是大家经常用到的方法。
这种方法也是笔者以前用过的，费事，费力而且还很容易错，换个产品或者在销售报表更新后进行统计的时候，又要重新来一次，真是让人头大。
为了减化这样的工作，我把下面的工具共享给大家，希望大家在对销售报表分析的时候能够有所帮助。
此处所用的报表文件名为“销售报表.XLSX”，分析的产品名称为“ＸＸ产品”。
“销售报表.XLSX”需要包含“产品名称"，"客户名称"，“价税合计”这几项。
在得到相关数据之后，再进行漏斗图进行展现。
从图表中可以看到克户主要集中在"1-5万"内，对这样的客户，应当存在很容易达到5-10万客户。
在根据市场具体的情况分析，针对此段客户采取那些策略从而使得克户更快的达到10万以上的销量。
效果如下：以下是Ｒ的代码##################数据读入整理library(openxlsx)qq<-read.xlsx("销售报表20170830新111.xlsx",sheet=1)sale_data<-subset(qq,qq$货品名称=="XXX产品")sale_customer_temp<-aggregate(sale_data$价税合计,list(sale_data$客户),sum)#客户销售额汇总sale_customer<-data.frame(客户名=sale_customer_temp$Group.1,销售额=sale_customer_temp$x) #一万以下客户数据集customer_loss<-subset(sale_customer,销售额<10000)#一万以上客户数据集customer_1w<-subset(sale_customer,销售额>10000&销售额<50000)#五万以上客户数据集customer_5w<-subset(sale_customer,销售额>50000&销售额<100000)#10万以上客户数据集customer_10w<-subset(sale_customer,销售额>100000&销售额<200000)#20万以上客户数据集customer_20w<-subset(sale_customer,销售额>200000)#客户总数customer_total_mount<-c(length(sale_customer$客户名))##一万以下客户数customer_loss_mount<-c(length(customer_loss$客户名))#一万以上客户数customer_1w_mount<-c(length(customer_1w$客户名))#五万以上客户数customer_5w_mount<-c(length(customer_5w$客户名))#10万以上客户数customer_10w_mount<-c(length(customer_10w$客户名))#20万以上客户数customer_20w_mount<-c(length(customer_20w$客户名))mount=c(customer_loss_mount,customer_1w_mount,customer_5w_mount,customer_10w_mount,c ustomer_20w_mount)mydata_2<-data.frame(description=c("1万以下客户数","1-5万客户数","5-10万客户数","10-20万客户数","20万以上客户数"),value=mount)########漏斗图一library(rAmCharts)amFunnel(data = mydata_2, inverse = TRUE,depth = 50,main="客户漏斗图")。
业务场景中常用的数据分析方法
业务场景中常用的数据分析方法1 漏斗分析漏斗分析可以很好地量化产品各环节的转化率，而且适用的产品类型很多。
此方法主要是将产品的重要环节抽象出来，计算每个环节的用户量，最后做出一个形如漏斗的图形。
下图例举了一个APP投放的漏斗模型，我们可以计算出每个环节到下一个环节的转化率，直观地看到用户在各层的流失情况。
如果广告点击率差，那么就想办法优化广告文案；如果APP激活差，则需要优化APP下载流程；如果用户留存差，则需要提高产品质量。
如此一来，就可以把握优化的重点。
我们在每次迭代方案后，用同样的漏斗图进行前后对比，可以很清楚地看到改动的效果。
如果每层的转化率都非常好，但用户量还不上升，这个图仍然很有用，你可以拿着这张图，去说服金主出钱，加大广告投入。
2 留存分析如果产品留存低，再大的用户量也将是昙花一现。
这里介绍用户生命周期留存图，此数据可以很快地看到产品的粘性表现，并且能预估出后期的用户量。
下图展示两个产品的留存率样例：我们可以看到，两个产品的留存率在次日时相当，而一周后，产品1的留存率开始稳定，产品2的留存率却一直下降。
这也是为什么我们经常会看次日留存、第7日留存、第30日留存，通过留存折线图的3个采点，来抽象地描绘留存变化。
由于日活=留存X新增。
所以我们还可以根据已有的留存率和计划的新增量来预估后期的日活量。
如上图所示：有了预估的日活量，不仅能科学地设置目标，而且可以作为参考值，来监测用户量的异常变化3 拆解分析在我做过的分析中，有一个项目的数据变化非常异常，难以解释。
遇到这种问题，首先就会想到按维度拆解，我们经过各维度的变化拆解后，发现有一个省的流量出现问题，导致整体数据异常。
在分析一些数据时，按分维度拆解的方法简单且奏效。
常用的维度有地域、渠道、画像、活跃度等。
有时，复杂的问题往往需要多维度交叉去拆解分析。
4 微观分析上面介绍的都是较为抽象的宏观的分析。
在具体的产品迭代中，往往会遇到一些具象的产品细节分析。
电子商务数据分析基础模块四-习题+答案
一、单项选择题1.数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平。
其中（）是一组数据中出现频率最高的数据值。
A.平均值B.中位数C.众数D.和2.趋势线是一种直观的预测分析工具，通过这个工具可以方便地从图表中获取预测数据信息。
其中（）适用于增长或降低的波动较大的数据集合，它可用于分析大量数据的偏差，如居民消费价格指数波动情况。
A.线性趋势线B.多项式趋势线C.指数趋势线D.乘幂趋势线3.指数平滑法指以某种指标的本期实际数和本期预测数为基础，引入一个简化的加权因子，即平滑系数，以求得平均数的一种指数平滑预测法。
平滑系数必须（）。
A.小于0B.大于0且小于1C.大于1且小于10D.大于10且小于1004.为加强数据信息的安全管理，需对数据存储介质进行管理，以下描述错误的是（）。
A.包含重要、敏感或关键数据信息的移动式存储介质必须有专人值守B.数据存储介质需要保证数据信息的可用性、完整性及机密性C.在使用存储介质上的机密及绝密数据时，为了方便使用，可以多人、多存储介质复制、保存使用D.任何存储媒介入库或出库都需经过授权，并保存相应记录，以方便审计跟踪5.频数分析时常用到条形图、饼状图、直方图三种统计图类型,其中（）是用矩形的面积来表示频数分布情况的图形。
A.饼状图B.折线图C.条形图D.直方图二、多项选择题1.在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用（）两个指标来检查样本是否符合正态分布。
A.偏度B.偏角C.峰度D.峰角解析：在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。
2.线性趋势线适用于（），数据点构成趋势近乎直线的预测，如某企业产量与用电量数据。
A.增长或降低的速度比较平稳B.增长或降低持续增加C.关系稳定D.增加幅度比较恒定解析：BD是乘幂趋势线特征。
3.时间序列预测法的基本特点是（）。
A.假设事物发展趋势会延伸到未来B.收集整理历史资料建立预测模型C.预测所依据的数据具有不规则性D.不考虑事物发展中的因果关系解析：收集整理历史资料建立预测模型属于时间序列预测法的一般步骤4.在进行对比分析时，要选择具有可比性的多个指标。
建立漏斗模型的步骤
建立漏斗模型的步骤
7. 监测和迭代：定期监测漏斗模型的指标和数据，评估优化策略的效果。根据监测结果， 进行必要的调整和迭代，以不断改进漏斗模型和销售过程。
建立漏斗模型是一个持续的过程，需要不断地收集数据、分析和优化。通过建立漏斗模型 ，你可以更好地理解销售或转化过程，并采取相应的措施来提高业务的效率和效果。
建立漏斗模型的步骤
建立漏斗模型是一种分析和优化销售或转化过程的方法。以下是建立漏斗模型的一般步骤：
1. 确定目标：首先，明确你的目标是什么。你可能想要了解销售过程中的转化率，或者想要 优化转化率以提高销售量。明确目标有助于你在建立漏斗模型时更加专注和有针对性。
2. 确定关键指标：确定你要跟踪和分析的关键指标。这些指标可以包括潜在客户数量、转化 率、销售额等。根据你的目标和业务需求，选择最适合的指标。
3. 确定漏斗阶段：将销售或转化过程分为不同的阶段，例如潜在客户获取、兴趣引导、成交 等。根据你的业务模型和销售流程，确定适合的漏斗阶段。
建立漏斗模型的步骤
4. 收集数据：收集与每个漏斗阶段相关的数据。这可以包括潜在客户来源、转化率、销售 数据等。确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析和建模。
5. 绘制漏斗图：使用收集到的数据，绘制漏斗图。漏斗图通常以不同阶段的百分比或数量 为纵轴，以漏斗形状表示转化过程。