從行為軌跡進行大資料分析有什麼好處？

大資料作為時下最火熱的 IT行業的詞彙，隨之而來的資料倉儲、資料安全、資料分析、資料探勘等等圍繞大資料的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大資料時代的來臨，大資料分析也應運而生。

 

從行為軌跡進行大資料分析有什麼好處？

關注軌道的行為，以瞭解真實的使用者行為。資料索引本身往往只是抽象的真實情況，如網路分析等指標，如果你看一下使用者訪問和頁面瀏覽量量，是斷然不會完全瞭解使用者如何使用您的產品 ——透過大資料技術手段，還原使用者的行為軌跡，有助於增長團隊關注使用者的實際生活體驗、發現具體分析問題，根據不同使用者可以使用習慣設計企業產品、投放內容。

 

大資料分析還可以怎樣進行？

一、數字和趨勢

看數字、看趨勢是最基礎進行展示相關資料管理資訊的方式。在資料分析中，教師可以同時透過直觀的數字或趨勢圖表，迅速發展瞭解例如市場的走勢、訂單的數量、業績完成的情況等等，從而更加直觀的吸收資料管理資訊，有助於提高決策的準確性和實時性。 gendan5.com/zs/nasdaq.html

 

二、維度分解

當單數或宏觀趨勢，也需要打破不同維度的資料，以獲得更精確的資料洞察。在選擇維度時，需要進行仔細思考其對於分析資料結果的影響。

 

三、使用者分群

對於誰符合一定的行為或背景資料，分類處理的使用者，經常談到的是使用者聚類的手段。也可以同時透過進行提煉某一群使用者的特定環境資訊，建立該群體對於使用者的畫像。

而對於使用者群體，可以進一步觀察他們的頻率購買的產品，類別，時間，所以建立了使用者群體的肖像 ——在資料分析中，往往可以針對特定行為、特定背景的使用者資訊進行有針對性的使用者管理運營和產品結構最佳化，效果會更加具有明顯。

 

四、轉化漏斗

大多數企業的現金流，可以概括為一個漏斗。漏斗進行分析是最常見的資料技術分析研究手段方法之一，無論是註冊轉化漏斗，還是電商下單的漏斗。

透過漏斗進行分析可以從先到後還原使用者轉化的路徑，分析企業每一個轉化節點的效率。其中，往往把重點放在三個要點：

　　 1、從開始到結束，整體轉換效率是多少?

　　 2、每一步的轉化率可以是多少?

　　 3、這一步走到原因在什麼地方的損失?流失的使用者提供符合哪些行為特徵?