百度竞价常用的数据分析方法讲解
百度竞价常用的数据分析方法讲说

在前面的内容中,我们分别介绍了SEM数据分析的定义及作用百度竞价SEM数据分析的六大步骤,我们己经明白数据分析主要有现状分析、原因分析和预测分析三大作用,那么这三大作用要通过什么样的分析方法来实现呢?下面由优维网络SEM工程师为大家讲解关于百度竞价常用的数据分析方法,主要有:对比、细分和预测三类,如下表:

数据分析作用 基本方法 数据分析方法
现状分析 对比 对比分析、平均分析、综合评价分析......
原因分析 细分 分组分析、结构分析、交叉分析、聚类分析......
预测分析 预测 回归分析、时间分析、决策树、神经网络.....
 
 
从上图可以看出,百度竞价常用的数据分析方法有很多种,我们从SEM的角度出发来了解推广相关数据分析方法,主要有:对比分析法、平均分析法、分组分析法和交叉分析法。
 
对比分析法
定义:对比分析法是数据分析的基本方法之一,也是应用最广泛的数据分析方法。它是指将两个或是两个以上的数据进行比较,分析出它他们之间存在的差异,从而提示这些数据所代表的事物的发展变化和规律性。对比分析法主要分析动态对比和静态对比两种。
 特点:可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距,并且可以准确、量化地表示出这咱变化或差距是多少。
 对比维度:与目标对比、不同时间对比、行业内对比、活动效果对比、同级部门、单位、地区对比。
 
平均分析法
定义:是指运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间,地点条件下某一数量特征的一般水平。
作用:利用平均指标对比同类现象在不同地区,不同行业,不同类型单位之间的差异程度,比用总量指标对比更具有说服力;利用平均指标对比某些现象在不同历史时间的变化,更能说明其发展趋势和规律,如下表所示:

月份 消费
1月 12456
2月 10256
3月 12485
4月 15632
5月 17581
6月 16587
平均 14166
 
从表中我们可以看出来,虽然每月的消费数据有所区别,但是平均14166元。计算平均数便于SEM专员预测未来一年的消费费用,以制订相应计划。
 
分组分析法
定义:根据分析对象的特征,按一定的标志,把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究,以揭示内在的联系和规律性。
目的:组间对比,把总体中具有不同性质的对象区分开,把性质相同的对象合并在一起,保持各组内对象属性一至,组与组之间的差异性,以便进一步运用各数据分析方法来解析内在的数量关系。
 
交叉分析法
定义:同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内,使各变量值成为不同不变的交叉结点,形成交叉表,从而分析交叉表中变量之间的关系。
方法:(暂略)
 
以上是百度竞价常用的数据分析方法解说,我们在操作过程中需要根据不同的目的选择适当的数据分析方法,灵活运用。

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