数据统计 漏斗

因子分析法有10多种方法，如重心法、图像分析法、最大似然解法、最小二乘法、Alfa提取法、Rao典型提取法等。3.相关性分析:相关性分析是研究现象之间是否存在一定的依赖关系，探索具有依赖关系的具体现象的相关方向和程度。相关性是一种不确定的关系。4.对应分析:对应分析又称相关分析和RQ因子分析，通过分析由定性变量组成的交互汇总表，揭示变量之间的关系。

Common 数据有哪些分析方法？1.趋势分析当有大量数据时，我们希望更快更方便地找到数据的信息，这时就需要用到图形功能。所谓图形功能，就是用EXCEl或者其他绘图工具绘制图形。趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，如点击率、GMV和活跃用户。通常只做一个简单的数据走势图，并不是对数据走势图的分析。肯定是上面这样的。

趋势分析的最佳输出是比值，包括环比、同比、定基比。比如2017年4月GDP比3月增长了多少？这是一个环比关系，反映了近期趋势的变化，但有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入同比数据，比如2017年4月GDP比2016年4月增长了多少，就是同比数据。更好的理解固定基准比，即固定某个基准，比如以2017年1月的数据为基准，固定基准比就是2017年5月的数据和2017年1月的数据的比较。

我是Tennoja哥，目前在北京做产品经理。在产品经理的日常工作中，分析数据已经变得必不可少。利用分析结果进行产品决策和重新报价，已经成为产品经理的必备技能。最近系统学习了《产品经理数据分析》这门课，发现《9种数据分析方法》非常实用。现在我总结一下，用自己的理解做一个总结。数据的“9种分析方法”如下:以下按照“拿什么来比”和“跟谁比”来解释:日常数据 values通常有两种:1)绝对值:数据本身具有参考价值，比如电商销售。

1，sales 漏斗是非常直观的销售机会状态统计report；2.一般情况下，如果用一个条形图来表示每个阶段的销售机会数量，由于每个阶段的数量不同，所以条形会有长有短。如果把所有的图按照阶段先来的规律上下排列(比如“需求了解”阶段的客户要排在签约客户之上)，因为一般来说，在整个销售机会中，阶段越先来的越多，阶段越晚的数量越少，所以整个图是漏斗，所以叫销售漏斗3。通过此报告，用户可以清楚地看到当前所有销售机会的状态分布。如果一个用户的销售漏斗 -1/graph不是，那么这个用户的客户开发工作的一个或多个环节可能出现了问题，也许是策略上的问题，也许是技巧上的问题。仔细分析可以找出问题的原因，然后尽快解决问题。4.销售漏斗-1/item数据来自销售机会。

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这里需要注意的是，无论是横向比较还是纵向比较，比较的双方都必须具有可比性，在同一个维度、同一个粒度上进行比较是没有意义的。2.5W2H分析这种方法主要应用于用户行为研究和特殊问题分析，从时间、地点、人、事、原因、方式、价格七个方面来描述一个问题。

回答:2011年10月29日报道1。销售漏斗是非常直观的销售机会状态统计报告；2.一般来说，如果用条形图来表示每个阶段的销售机会数量，由于每个阶段的数量不同，所以条形会有长有短。如果所有的图都按照前一阶段的规则上下排列(比如“需求了解”阶段的客户要排在签约客户之上)，因为一般来说，整个销售机会中的阶段越多，阶段就越多。

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