数据分析帕累托图(帕累托分析法又称什么方法)

导语：七种常见的数据分析法（五）：帕累托法则

什么是帕累托法则？

帕累托法则其实就是我们常说的二八法则，经济学定律中说80%的财富掌握在20%的人手中，而在运营中可以发现，80%的贡献度来自于20%的用户。

这张图中体现了2个法则，也就是二八法则和长尾理论，在数据分析中，建议将这个两个理论合起来用。

但实际上呢，二八法则和长尾理论是相对的，二八法则告诉我们说，你要重视头部用户，也就是能产生80%收益的那20%的用户或商品，而长尾理论告诉我们说要重视长尾效应，也就是剩余那20%的收益。

那么在数据分析中，这两个模型要怎么用呢？

在精细化运营体系中，要挖掘头部用户的长尾价值，例如20%的用户贡献了80%的销售额，那么除了重视用户的销售额贡献，也要挖掘用户的转介绍潜力，而头部用户分享就是挖掘其长尾价值；

那么对于另外那80%的用户来说呢，虽然贡献的销售额只有20%，但也可以挖掘他们其他的头部价值，例如活动参与的积极性、传播力、内容贡献度、活跃贡献度等数据，虽然销售额是电商产品的北极星指标，但对于北极星指标的长尾用户来说，可以挖掘他们其他方面的“头部效应”。

在数据分析中，二八法则和长尾理论和应用于用户分析和业务分析2个方面：

20%的头部用户：凭什么那么优秀？

在用户分析上，通过二八法则建立用户分群，将所有用户切割成一个又一个的实验组，对实验组的用户进行单体特征分析，目的只有一个，同样都是用户，凭什么你们那么优秀？

在数据分析中，单体分析与群体特征分析同样重要，然而我们不可能对上万的用户进行个体分析，可能的是对头部用户进行个体行为分析，建立群体样本。

二八法则告诉我们要找到那20%的用户，但要找什么样的20%用户却没有告诉我们，在运营数据分析中，可以针对核心指标分别找到20%的用户：

购买数量前20%的用户

购物金额前20%的用户

日访问次数前20%的用户

访问页面数量前20%的用户

转发次数前20%的用户

……

也就是说，你想提升什么指标，就找到这个指标表现优秀的用户。那么20%的用户也很多怎么办呢？可以主动设置数据区间。

例如想要提升用户的访问时长，我们可以对头部用户的访问内容、路径进行分析找到原因，20%的头部用户访问时长从10分钟到30分钟不等，那么我们可以将头部用户的访问市场切分为10分钟、15分钟、20分钟、25分钟、30分钟，获得不同的用户组，从这个用户组中找到相应的20%的用户进行特征分析。

这里需要注意的是，同组20%用户的特征提升只对同组剩余80%的用户有效，例如访问时长10-15分钟的用户中，头部20%的用户的行为特征可以对剩余80%的用户起效，但对日访问5分钟的用户效果并不大。

20%的头部业务：带头大哥的应有觉悟

针对业务分析的目的在于找到爆款内容的特征，例如商品、文章、功能，都是业务范畴内的分析。

例如资讯类产品中对阅读量头部文章的分析，一方面是对文章的特征进行分析，另一方面，是对阅读用户的分析。

爆款文章或商品背后，代表的是对大多数用户兴趣的满足，充分唤起了用户的行为动机，而在用户分析中，我们需要进一步找到这部分用户日常阅读的头部内容，进行特征的延展分析。

有点复杂是不是？简单来说呢，比如这篇文章被1000个人阅读，除了分析这篇文章的特征，也要分析阅读文章的用户的特征，那么用户特征表现在哪呢？表现在阅读的其他文章，建立完整的用户喜好画像。

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