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这篇CFSDN的博客文章九大数据分析方法:分层分析法由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
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大家好,我是爱学习的小xiong熊妹.
今天继续跟大家分享:分层分析法。这个方法也非常简单实用,即可以弥补矩阵分析法的缺陷,又是用户分群,商品ABC分析的基础,很实用哦.
分层分析,是为了应对平均值失效的场景.
这就是典型的平均值失效。统计的时候,因为一个张老财,把人均数值搞得不可信了。而分层分析法处理这个问题的思路也很简单:
把张老财单独分一层“老财主” 。
把其他人单独分一层“穷光蛋” 。
“老财主”≥≥“穷光蛋” 。
搞掂啦.
这样下次统计的时候,就可以看:有多少“老财主”,有多少“穷光蛋”,两个收入阶层单独统计平均收入,作为打土豪的依据。这样就解决了平均值失效的问题.
第一步:明确分层对象和分层指标.
比如:
这些要提前想好 。
第二步:查看数据,确认是否需要分层.
分层是应对平均值失效的情况的,所以如果如下图1,存在极值影响的情况,则适合分层。如果是如2,极值影响不大,则不适合 。
第三步:设定分层的层级.
这是最纠结的一步,很多时候会因为到底多高算“高”而吵起来。最好的解决办法是老板拍板,所有人都不用争不用吵了.
除此以外,还有一些简单有效的判断方法,比如著名的“二八原则”。以上述销售业绩分层为例,可以先从高到低排序,然后把累积业绩占80%的人选出来,作为“第1层级(优等)”,其他的归为“第2层级(次等)”(如下图) 。
但是从上图也能看出,这样分并不很合理,有一些业绩很低的业务员被归入了一级。这是因为,在这一个销售团队内,业绩差异实在太大了,因此简单的二八开并不能有效区分.
此时还可以用“二四六八十”法则,即计算个体与平均值的差异,然后:
这样的分层,能有效区分远远高于平均值的个体,效果如下图 。
分完以后,分层就结束啦!多简单 。
分层的最大作用是帮我们看清楚:到底谁是主力,谁是吊车尾。从而指导业务,从人海战术向精兵简政思考。还拿上述的销售团队举例,如果发现A1号销售这么厉害,我们就不会想着:“人均业绩100,那想多做1000业绩,就得招10个人”,而是会去想:“怎么样再挖掘一个A1过来。” 。
此时,有几个常见的思考方向:
可见:分层分析是其他分析的前哨站,做好了分层,能引发更多思考和进一步分析。有很多讲数据分析的文章会提到分层分析,比如应用于商品的,叫ABC分类,应用于用户的,叫用户分层,应用于业务的,叫二八法则。本质都是一回事.
每种方法都不是万能的,分层分析的缺点,在于:只考虑一个分层指标。虽然简单,但是片面,不能全面说明问题。如果想采用二个指标,可以用矩阵分析法,如果想采用多个指标,可以用DEA模型.
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/U8xtpgdjevW0Ark1twEAdw 。
最后此篇关于九大数据分析方法:分层分析法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于九大数据分析方法:分层分析法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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