大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于r數(shù)據(jù)分析流程的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、數(shù)據(jù)分析要怎么學(xué)

• 2、數(shù)據(jù)分析方法有哪些

• 3、R語言相關(guān)性分析圖。想知道怎么分析這些數(shù)據(jù)？

• 4、《圖靈程序設(shè)計叢書：學(xué)習(xí)R學(xué)習(xí)R》pdf下載在線閱讀，求百度網(wǎng)盤云資源

一、數(shù)據(jù)分析要怎么學(xué)

首先你要知道成為一名數(shù)據(jù)分析師所需要具備bai的技能：

• 數(shù)學(xué)知識

對于初級數(shù)據(jù)分析師來說，則需要了解統(tǒng)計相關(guān)的基礎(chǔ)性內(nèi)容，公式計算，統(tǒng)計模型等。當(dāng)你獲得一份數(shù)據(jù)集時，需要先進(jìn)行了解數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，進(jìn)行描述統(tǒng)計。

而對于高級數(shù)據(jù)分析師，必須具備統(tǒng)計模型的能力，線性代數(shù)也要有一定的了解。

• 分析工具

對于分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數(shù)據(jù)透視表和公式的使用，另外，還要學(xué)會一個統(tǒng)計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統(tǒng)計函數(shù)和工具的調(diào)用，R無疑有優(yōu)勢。但是大數(shù)據(jù)量的處理力不足，學(xué)習(xí)曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領(lǐng)域有所發(fā)展，學(xué)習(xí) Python 也是相當(dāng)有必要的。

當(dāng)然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數(shù)據(jù)化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數(shù)據(jù)、會快速寫程序分析數(shù)據(jù)。當(dāng)然，編程技術(shù)不需要達(dá)到軟件工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業(yè)務(wù)理解

對業(yè)務(wù)的理解是數(shù)據(jù)分析師工作的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標(biāo)的選取、還有最終結(jié)論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對業(yè)務(wù)本身的理解。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結(jié)論，擁有對業(yè)務(wù)的基本了解就可以。對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要對業(yè)務(wù)有較為深入的了解，能夠基于數(shù)據(jù)，提煉出有效觀點，對實際業(yè)務(wù)能有所幫助。對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對業(yè)務(wù)有基本了解就可以，重點還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。

• 邏輯思維

對于初級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達(dá)到什么樣的目標(biāo)。對于高級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，清楚每一個指標(biāo)變化的前因后果，會給業(yè)務(wù)帶來的影響。對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，羅輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務(wù)相關(guān)的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化主要借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數(shù)據(jù)圖表也可以算是數(shù)據(jù)可視化。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數(shù)據(jù)，就達(dá)到目標(biāo)了。對于稍高級的數(shù)據(jù)分析師，需要使用更有效的數(shù)據(jù)分析工具，根據(jù)實際需求做出或簡單或復(fù)雜，但適合受眾觀看的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。

• 協(xié)調(diào)溝通

數(shù)據(jù)分析師不僅需要具備破譯數(shù)據(jù)的能力，也經(jīng)常被要求向項目經(jīng)理和部門主管提供有關(guān)某些數(shù)據(jù)點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產(chǎn)品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協(xié)調(diào)能力。

二、數(shù)據(jù)分析方法有哪些

常用的列了九種供參考:

一、公式拆解

所謂公式拆解法就是針對某個指標(biāo)，用公式層層分解該指標(biāo)的影響因素。

舉例：分析某產(chǎn)品的銷售額較低的原因，用公式法分解

二、對比分析

對比法就是用兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，是最通用的方法。

我們知道孤立的數(shù)據(jù)沒有意義，有對比才有差異。比如在時間維度上的同比和環(huán)比、增長率、定基比，與競爭對手的對比、類別之間的對比、特征和屬性對比等。對比法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化規(guī)律，使用頻繁，經(jīng)常和其他方法搭配使用。

下圖的AB公司銷售額對比，雖然A公司銷售額總體上漲且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的銷售額還是趕超。

三、A/Btest

A/Btest，是將Web或App界面或流程的兩個或多個版本，在同一時間維度，分別讓類似訪客群組來訪問，收集各群組的用戶體驗數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，最后分析評估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：

（1）現(xiàn)狀分析并建立假設(shè)：分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，確定當(dāng)前最關(guān)鍵的改進(jìn)點，作出優(yōu)化改進(jìn)的假設(shè)，提出優(yōu)化建議；比如說我們發(fā)現(xiàn)用戶的轉(zhuǎn)化率不高，我們假設(shè)是因為推廣的著陸頁面帶來的轉(zhuǎn)化率太低，下面就要想辦法來進(jìn)行改進(jìn)了

（2）設(shè)定目標(biāo)，制定方案：設(shè)置主要目標(biāo)，用來衡量各優(yōu)化版本的優(yōu)劣；設(shè)置輔助目標(biāo)，用來評估優(yōu)化版本對其他方面的影響。

（3）設(shè)計與開發(fā)：制作2個或多個優(yōu)化版本的設(shè)計原型并完成技術(shù)實現(xiàn)。

（4）分配流量：確定每個線上測試版本的分流比例，初始階段，優(yōu)化方案的流量設(shè)置可以較小，根據(jù)情況逐漸增加流量。

（5）采集并分析數(shù)據(jù)：收集實驗數(shù)據(jù)，進(jìn)行有效性和效果判斷：統(tǒng)計顯著性達(dá)到95%或以上并且維持一段時間，實驗可以結(jié)束；如果在95%以下，則可能需要延長測試時間；如果很長時間統(tǒng)計顯著性不能達(dá)到95%甚至90%，則需要決定是否中止試驗。

（6）最后：根據(jù)試驗結(jié)果確定發(fā)布新版本、調(diào)整分流比例繼續(xù)測試或者在試驗效果未達(dá)成的情況下繼續(xù)優(yōu)化迭代方案重新開發(fā)上線試驗。

流程圖如下：

四、象限分析

通過對兩種及以上維度的劃分，運用坐標(biāo)的方式表達(dá)出想要的價值。由價值直接轉(zhuǎn)變?yōu)椴呗?，從而進(jìn)行一些落地的推動。象限法是一種策略驅(qū)動的思維，常與產(chǎn)品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。比如，下圖是一個廣告點擊的四象限分布，X軸從左到右表示從低到高，Y軸從下到上表示從低到高。

高點擊率高轉(zhuǎn)化的廣告，說明人群相對精準(zhǔn)，是一個高效率的廣告。高點擊率低轉(zhuǎn)化的廣告，說明點擊進(jìn)來的人大多被廣告吸引了，轉(zhuǎn)化低說明廣告內(nèi)容針對的人群和產(chǎn)品實際受眾有些不符。高轉(zhuǎn)化低點擊的廣告，說明廣告內(nèi)容針對的人群和產(chǎn)品實際受眾符合程度較高，但需要優(yōu)化廣告內(nèi)容，吸引更多人點擊。低點擊率低轉(zhuǎn)化的廣告，可以放棄了。還有經(jīng)典的RFM模型，把客戶按最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額 (Monetary)三個維度分成八個象限。

象限法的優(yōu)勢：

（1）找到問題的共性原因

通過象限分析法，將有相同特征的事件進(jìn)行歸因分析，總結(jié)其中的共性原因。例如上面廣告的案例中，第一象限的事件可以提煉出有效的推廣渠道與推廣策略，第三和第四象限可以排除一些無效的推廣渠道；

（2）建立分組優(yōu)化策略

針對投放的象限分析法可以針對不同象限建立優(yōu)化策略，例如RFM客戶管理模型中按照象限將客戶分為重點發(fā)展客戶、重點保持客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶等不同類型。給重點發(fā)展客戶傾斜更多的資源，比如VIP服務(wù)、個性化服務(wù)、附加銷售等。給潛力客戶銷售價值更高的產(chǎn)品，或一些優(yōu)惠措施來吸引他們回歸。

五、帕累托分析

帕累托法則，源于經(jīng)典的二八法則。比如在個人財富上可以說世界上20%的人掌握著80%的財富。而在數(shù)據(jù)分析中，則可以理解為20%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生了80%的效果需要圍繞這20%的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。往往在使用二八法則的時候和排名有關(guān)系，排在前20%的才算是有效數(shù)據(jù)。二八法是抓重點分析，適用于任何行業(yè)。找到重點，發(fā)現(xiàn)其特征，然后可以思考如何讓其余的80%向這20%轉(zhuǎn)化，提高效果。

一般地，會用在產(chǎn)品分類上，去測量并構(gòu)建ABC模型。比如某零售企業(yè)有500個SKU以及這些SKU對應(yīng)的銷售額，那么哪些SKU是重要的呢，這就是在業(yè)務(wù)運營中分清主次的問題。

常見的做法是將產(chǎn)品SKU作為維度，并將對應(yīng)的銷售額作為基礎(chǔ)度量指標(biāo)，將這些銷售額指標(biāo)從大到小排列，并計算截止當(dāng)前產(chǎn)品SKU的銷售額累計合計占總銷售額的百分比。

百分比在 70%（含）以內(nèi)，劃分為 A 類。百分比在 70~90%（含）以內(nèi)，劃分為 B 類。百分比在 90~100%（含）以內(nèi)，劃分為 C 類。以上百分比也可以根據(jù)自己的實際情況調(diào)整。

ABC分析模型，不光可以用來劃分產(chǎn)品和銷售額，還可以劃分客戶及客戶交易額等。比如給企業(yè)貢獻(xiàn)80%利潤的客戶是哪些，占比多少。假設(shè)有20%，那么在資源有限的情況下，就知道要重點維護(hù)這20%類客戶。

六、漏斗分析

漏斗法即是漏斗圖，有點像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用于像新用戶的開發(fā)、購物轉(zhuǎn)化率這些有變化和一定流程的分析中。

上圖是經(jīng)典的營銷漏斗，形象展示了從獲取用戶到最終轉(zhuǎn)化成購買這整個流程中的一個個子環(huán)節(jié)。相鄰環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率則就是指用數(shù)據(jù)指標(biāo)來量化每一個步驟的表現(xiàn)。所以整個漏斗模型就是先將整個購買流程拆分成一個個步驟，然后用轉(zhuǎn)化率來衡量每一個步驟的表現(xiàn)，最后通過異常的數(shù)據(jù)指標(biāo)找出有問題的環(huán)節(jié)，從而解決問題，優(yōu)化該步驟，最終達(dá)到提升整體購買轉(zhuǎn)化率的目的。

整體漏斗模型的核心思想其實可以歸為分解和量化。比如分析電商的轉(zhuǎn)化，我們要做的就是監(jiān)控每個層級上的用戶轉(zhuǎn)化，尋找每個層級的可優(yōu)化點。對于沒有按照流程操作的用戶，專門繪制他們的轉(zhuǎn)化模型，縮短路徑提升用戶體驗。

還有經(jīng)典的黑客增長模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用戶獲取、用戶激活、用戶留存、用戶收益以及用戶傳播。這是產(chǎn)品運營中比較常見的一個模型，結(jié)合產(chǎn)品本身的特點以及產(chǎn)品的生命周期位置，來關(guān)注不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)，最終制定不同的運營策略。

從下面這幅AARRR模型圖中，能夠比較明顯的看出來整個用戶的生命周期是呈現(xiàn)逐漸遞減趨勢的。通過拆解和量化整個用戶生命周期各環(huán)節(jié)，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的橫向和縱向?qū)Ρ?，從而發(fā)現(xiàn)對應(yīng)的問題，最終進(jìn)行不斷的優(yōu)化迭代。

七、路徑分析

用戶路徑分析追蹤用戶從某個開始事件直到結(jié)束事件的行為路徑，即對用戶流向進(jìn)行監(jiān)測，可以用來衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，其最終目的是達(dá)成業(yè)務(wù)目標(biāo)，引導(dǎo)用戶更高效地完成產(chǎn)品的最優(yōu)路徑，最終促使用戶付費。如何進(jìn)行用戶行為路徑分析？

（1）計算用戶使用網(wǎng)站或APP時的每個第一步，然后依次計算每一步的流向和轉(zhuǎn)化，通過數(shù)據(jù)，真實地再現(xiàn)用戶從打開APP到離開的整個過程。

（2）查看用戶在使用產(chǎn)品時的路徑分布情況。例如：在訪問了某個電商產(chǎn)品首頁的用戶后，有多大比例的用戶進(jìn)行了搜索，有多大比例的用戶訪問了分類頁，有多大比例的用戶直接訪問的商品詳情頁。

（3）進(jìn)行路徑優(yōu)化分析。例如：哪條路徑是用戶最多訪問的；走到哪一步時，用戶最容易流失。

（4）通過路徑識別用戶行為特征。例如：分析用戶是用完即走的目標(biāo)導(dǎo)向型，還是無目的瀏覽型。

（5）對用戶進(jìn)行細(xì)分。通常按照APP的使用目的來對用戶進(jìn)行分類。如汽車APP的用戶可以細(xì)分為關(guān)注型、意向型、購買型用戶，并對每類用戶進(jìn)行不同訪問任務(wù)的路徑分析，比如意向型的用戶，他進(jìn)行不同車型的比較都有哪些路徑，存在什么問題。還有一種方法是利用算法，基于用戶所有訪問路徑進(jìn)行聚類分析，依據(jù)訪問路徑的相似性對用戶進(jìn)行分類，再對每類用戶進(jìn)行分析。

以電商為例，買家從登錄網(wǎng)站／APP到支付成功要經(jīng)過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等過程。而在用戶真實的選購過程是一個交纏反復(fù)的過程，例如提交訂單后，用戶可能會返回首頁繼續(xù)搜索商品，也可能去取消訂單，每一個路徑背后都有不同的動機。與其他分析模型配合進(jìn)行深入分析后，能為找到快速用戶動機，從而引領(lǐng)用戶走向最優(yōu)路徑或者期望中的路徑。

用戶行為路徑圖示例：

八、留存分析

用戶留存指的是新會員/用戶在經(jīng)過一定時間之后，仍然具有訪問、登錄、使用或轉(zhuǎn)化等特定屬性和行為，留存用戶占當(dāng)時新用戶的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分為三類，以登錄行為認(rèn)定的留存為例：

第一種 日留存，日留存又可以細(xì)分為以下幾種：

（1）次日留存率：（當(dāng)天新增的用戶中，第2天還登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

（2）第3日留存率：（第一天新增用戶中，第3天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

（3）第7日留存率：（第一天新增用戶中，第7天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

（4）第14日留存率：（第一天新增用戶中，第14天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

（5）第30日留存率：（第一天新增用戶中，第30天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

第二種 周留存，以周度為單位的留存率，指的是每個周相對于第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數(shù)。

第三種 月留存，以月度為單位的留存率，指的是每個月相對于第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數(shù)。留存率是針對新用戶的，其結(jié)果是一個矩陣式半面報告（只有一半有數(shù)據(jù)），每個數(shù)據(jù)記錄行是日期、列為對應(yīng)的不同時間周期下的留存率。正常情況下，留存率會隨著時間周期的推移而逐漸降低。下面以月留存為例生成的月用戶留存曲線：

九、聚類分析

聚類分析屬于探索性的數(shù)據(jù)分析方法。通常，我們利用聚類分析將看似無序的對象進(jìn)行分組、歸類，以達(dá)到更好地理解研究對象的目的。聚類結(jié)果要求組內(nèi)對象相似性較高，組間對象相似性較低。在用戶研究中，很多問題可以借助聚類分析來解決，比如，網(wǎng)站的信息分類問題、網(wǎng)頁的點擊行為關(guān)聯(lián)性問題以及用戶分類問題等等。其中，用戶分類是最常見的情況。

常見的聚類方法有不少，比如K均值（K-Means），譜聚類（Spectral Clustering），層次聚類（Hierarchical Clustering）。以最為常見的K-means為例，如下圖：

可以看到，數(shù)據(jù)可以被分到紅藍(lán)綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇應(yīng)有其特有的性質(zhì)。顯然，聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)，是在缺乏標(biāo)簽的前提下的一種分類模型。當(dāng)我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類后并得到簇后，一般會單獨對每個簇進(jìn)行深入分析，從而得到更加細(xì)致的結(jié)果。

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三、R語言相關(guān)性分析圖。想知道怎么分析這些數(shù)據(jù)？

框內(nèi)的數(shù)字是行變量和列變量之間的相關(guān)系數(shù)R，相關(guān)系數(shù)R絕對值越大，顏色越深（紅正，藍(lán)負(fù)）。統(tǒng)計學(xué)中，P值越小相關(guān)性越顯著，一般來說 一個*代表顯著相關(guān)（P值為0.01，選取不同參數(shù)可能不一樣）、兩個**代表極顯著相關(guān)（P值為0.001）、三個***代表極極顯著相關(guān)（P值為0.0001）.   圖中還可以看出，相關(guān)系數(shù)R的絕對值0.67（變量P50與T之間）以上的都顯著相關(guān)，至少一個*。符合一般關(guān)于相關(guān)系數(shù)R值的顯著性統(tǒng)計。

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書名：圖靈程序設(shè)計叢書：學(xué)習(xí)R

作者：[美] Richard Cotton

譯者：劉　軍

豆瓣評分：7.7

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2014-6

頁數(shù)：360

內(nèi)容簡介：本書分為上下兩部分，旨在指導(dǎo)你如何使用R，并提供練習(xí)的機會。上半部分主要介紹R的技術(shù)細(xì)節(jié)和使用技巧。每章都簡要介紹了一組不同的數(shù)據(jù)類型（例如第4章介紹向量、矩陣和數(shù)組）或概念（例如第8章介紹分支和循環(huán)）。下半部分更側(cè)重實踐，展示了從輸入數(shù)據(jù)到發(fā)布結(jié)果這一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析流程。

即使你沒有任何編程基礎(chǔ)，也能順利閱讀本書。

編寫簡單的R程序，知道R語言能做什么

使用向量、數(shù)組、列表、數(shù)據(jù)框和字符串等數(shù)據(jù)類型

掌握條件語句以及分支和循環(huán)控制語句

應(yīng)用R的擴展包，將你自己的工作成果打包發(fā)給其他人

清理從各種來源導(dǎo)入的數(shù)據(jù)

通過可視化和匯總統(tǒng)計理解數(shù)據(jù)

使用統(tǒng)計模型傳遞關(guān)于數(shù)據(jù)的定量判斷并進(jìn)行預(yù)測

了解編寫數(shù)據(jù)分析代碼時出現(xiàn)錯誤的應(yīng)對措施

作者簡介：Richard Cotton

是一位通曉化學(xué)安全及健康的數(shù)據(jù)科學(xué)家，開發(fā)過很多能讓非專業(yè)用戶訪問統(tǒng)計模型的工具。他開發(fā)了很多R包，如assertive（用于檢查變量的狀態(tài)）和sig（用于確保功能具有合理的API）。他也是The Damned Liars公司的統(tǒng)計學(xué)顧問。

以上就是關(guān)于r數(shù)據(jù)分析流程相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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