Big Database

3. 数据收集、绩效分析、指标评估与比较
这是最广泛、最复杂的阶段。首先，您需要从不同来源收集所有数据：CRM 系统、网站、平台、各种分析服务。

然后需要对数据进行处理、构造并以更方便分析的形式呈现。例如，对于队列分析来说，最方便的数据可视化展示类型是表格：Excel、Google Sheets。图表也经常被使用。它们有助于清楚地比较指标。

最后一步是实际的数据分析和准备适当的结论。分析包括比较关键指标、确定每个具有最佳结果的群组以及寻找遇到问题的群组。根据结果​​，可以生成和构建一个群组报告：检验假设并提出改进产品或服务的建议。


让我们看一些使用群组分析的例子。他们可以清楚地展示如何 比特币数据 持续进行分析以及它在实践中如何有用。在工作中使用群组的例子。

1. 邮寄效率
在第一个例子中，让我们假设一家在线化妆品公司决定测试其电子邮件简报的有效性，或者更准确地说，确定吸引最忠实订阅者的来源。分发通常通过以下方式进行：

品牌社交网络；
官方网站或应用程序上的表格；
促销页面上的引导磁铁。
主要目标是了解公司最忠实的客户和目标受众到底来自哪里。群组分析将对此起到积极的帮助。

我们看到 9 月份的数据如下：1,000 人通过社交网络订阅了新闻通讯，1,850 人通过表单订阅了新闻通讯，1,400 人通过引导磁力订阅了新闻通讯。考虑到所有这些数据，我们可以创建三个群组 - 群组。我们将这些指标输入到表中。