微信|三个数据分析的技巧：找趋势、看分布、做细化！( 二 ) 互联互通

比如网站3月份的日均自然搜索流量与2月份的日均自然搜索流量进行对比。
通过两期数据的对比，能够很直观地看到数据的增长或下降情况。而计算出相应的“环比增长率”则能够快速明确两期数据的变化幅度。
2020年3月份网站的日均自然搜索流量与2019年3月份的日均自然搜索流量进行对比。环比数据是为了减少季节或行业周期对数据产生的影响，对于淡旺季明显的行业非常适用。
再比如将2019年全年的日均自然搜索流量作为一个基点， 2020年每个月的日均自然搜索流量与这个值进行对比，便可以明确超越了2019年平均水平多少。
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看分布
统计学中数据分布一般从三个方面进行描述：

分布的集中趋势，体现各数据聚集的程度；
分布的离散程度，体现各数据远离中心值的程度；
分布的形状，体现数据分布的偏态和峰态。

我们拿到数据之后，首先要对数据要有个基本了解，可以从集中趋势，离散程度及分布形状出发，来了解自己的数据。

分析数据之后，对数据有初步了解，通过数据分布可以展现出用户对产品的依赖程度。
1）找到用户分布规律
对同一指标下有关数据的统计和分析，挖掘用户使用产品的规律，进一步修正和制定产品策略。
（2）增加客户回访率
分布分析从多角度分析帮助公司判断用户对产品的依赖程度。
（3）快速识别核心用户群体
核心用户群体是对公司贡献最大的用户群体，是公司最大的利润来源。分布分析通过不同的维度筛选出核心用户群体，做好资源配置，以最小的成本实现公司利润最大化。
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做细化
数据的细致化划分是数据分析技巧的核心思想之一，它能够帮助企业实现客户流量的几何级增长、运营能力的翻倍提升、服务能力的显著提升等。在数据分析的过程中，如果想要得到一些较为精确的结论，我们需要将其进一步细化，因为在一些复杂数据的分析过程中，我们可能会忽略一些关键的数据细节。这里的细化一定要进行多维度的拆分。
常见的拆分方法包括以下几种。
分时：对不同时间段的数据进行观察，查看数据是否产生变化。例如，通过某餐饮店上午的营业数据与下午的营业数据的对比，可以分析不同时间段的客流量变化。
分渠道：对不同渠道的产品与用户进行观察，查看数据是否产生变化。例如，网站通过对点击网页直接进入的用户与通过链接转入的用户进行分析，得出不同渠道用户的转化率。
分用户：对新老用户进行观察，分析二者是否有差异。例如分析新注册用户与老用户的消费水平是否有差异， VIP和普通用户的满意度是否有差异等。
分地区：对不同地区的数据进行观察，看看数据是否有变化。例如，通过对河南与山东用户的分析，得出不同地区的消费习惯是否有差异等。组成拆分：对数据的构成进行观察，查看数据之间是否能够继续拆分。例如在搜索引擎上的搜索词组，可以拆分出不同的关键词。
接下来，我们以用户流量细化为例，来看看到底如何利用数据的细致化分析呢?
1.用户流量概览
在对流量数据进行分析前，我们需要通过多种指标判断基本的用户流量情况，例如，用户访问量、点击量等。此外我们还需要关注用户的平均访问时长、平均浏览页数、平均关闭率等。
这几个指标的基础组合能够帮助我们了解用户的转化率。这里面还需要注意区分新老用户，例如新用户与老用户的比例、新用户与老用户各自的停留时长等，这些都可以作为用户流量的判断依据，也可以用于判断流量的基本质量。