数据分析的维度有哪些-数据分析的维度有哪些?

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析的维度有哪些的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析的维度有哪些的解答，让我们一起看看吧。

1. 产品数据分析内容有哪些？
2. 单个商品可以从哪几个维度来进行数据分析？
3. 如何用spss分析两个维度之间的相关性？
4. spss各个维度权重？

产品数据分析内容有哪些？

一、流量分析

对基本产品的数据进行反馈，可以直观地判断用户来自何处。

一般来说，来源可分为以下三类：

引荐流量：通过其他网站到达目标网站而产生的流量。

直接访问：通过网站域名直接到达网站的流量。

搜索引擎：通过点击搜索结果来访问网站的流量。

通过各种渠道的对***析，渠道效果是显而易见的，同时也为以后的推广方向和运营策略提供了参考。

二、用户群分析

从收集的数据中，我们很快就能找出在我们的产品中有什么样的用户，并且将他们按不同的维度进行分类，比如新/老用户，活跃用户，流失用户，留存用户，高价值用户，回访用户等等。

因此产生了一系列基本用户指标：

新增用户：DNU,WNU,MNU。

活跃用户：DAU,WAU,MAU,DAU\MAU。

留存率：次日留存，7日留存，14日留存，30日留存。

流失率

回访率

一次性用户

用户生命周期

三、行为分析

利用规划好的数据埋点，可以对用户的访问路径进行分析，了解用户的行为走向，并对其进行定量分析，快速还原用户使用产品的方式。

此外，还可以根据这些数据，对用户访问的内容、访问速度、点击行为等进行直观的分析。

四、路径转化分析

通过对数据的分析，可以梳理产品的关键流程，测量关键环节，找出薄弱环节进行优化，进一步提升产品数据，最终验证目标是否实现。

五、流失分析

最终，通过对用户流失数据的分析，了解到用户对产品的粘性如何，及时优化产品，尽可能地挽回用户，提高留存率。

商品分析的主要内容：

第一个模块是***。 比如公司的***购***、订货***、上市***、营销***、活动***、清货***等等。

***的要点是***的合理性，绝不是大门一关苦思冥想出来的。

比如说订货***，我们需要考虑1-2年的同期数据，结合现在最新的市场信息来规划。对不同的品类、价位、深宽度进行规划。

第二个模块是反馈。 公司的***出来了需要在不同的节点收集数据进行匹配，是否符合***预期。

比如说原先的营销***在时间A点的库存率要求是50%。现在的数据是55%。比***高了，这样的比较主要是进行预警用。避免发现的太晚。

还有一类反馈是与***无关的。是常态的商品营销信息反馈。

第三个模块是总结。 每一季的结束或者一个月的结束商品需要做个总结。其实现在很多反映商品数据没发挥作用的人来说他们做了太多的统计总结，但总结的结论却不能够用来做***。

就行公司是不是的去做数据反馈，但是不能起到预警的作用。

单个商品可以从哪几个维度来进行数据分析？

1、销售数量——客户消费的商品的数量。

2、销售额——客户购买商品所支付的金额。

3、周转率——周转率和统计的时间段有关。周转率=(销售吊牌额/库存金额)×100%。

如何用spss分析两个维度之间的相关性？

李克特量表一般***用5级评分法，可以作为连续性变量进行处理，如果现状有几个问题，可作为几个变量与责任动机、出国动机、内在兴趣动机进行复相关分析，可在多元线性回归分析中实现。

spss各个维度权重？

确定数据的权重也是进行数据分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是:

(1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。

(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。

(3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ……+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2 、X3 、……、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。

(4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。

到此，以上就是小编对于数据分析的维度有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析的维度有哪些的4点解答对大家有用。