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regression分析就是将一系列的影响因素和结果拟合到一个方程中,然后将这个方程应用到其他类似的事件中,就可以预测出所谓的回归,也就是朝着一个理想状态或均衡状态的趋势。通过回归,可以找出哪些影响因素及其对结果的影响规律。Big 数据意味着需要新的处理模式,以具备更强的决策、洞察和流程优化能力,适应海量、高增长、多元化的信息资产。
列出九种常用的,供参考:1。公式拆解所谓公式拆解法,就是将一个指标的影响因素用公式一层一层的分解。比如:分析某产品销量低的原因用公式法分解。2.对比分析对比法是比较两组或多组数据,这是最常用的方法。我们知道孤立的数据是没有意义的,只有有比较才会有差异。比如同比与环比对比、增速、定基比、与竞争对手对比、品类间对比、特色与属性对比等。
对比下图中AB公司的销售额,虽然A公司的销售额普遍有所增长且高于B公司,但B公司的增长速度很快且高于A公司,即使后期增速降低,最终销售额还是赶上了。3.A/BtestA/Btest是指一个Web或App界面或流程的两个或两个以上版本,在同一时间维度上被相似的访客群体访问,收集每个群体的用户体验和业务数据 -1/,最终分析官方评估出最佳版本。