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本文來講講十大數據分析的方法 10種數據分析方法都有哪些？

小知識

數據分析方法是數據分析和產品、運營優化的核心， 下文提供的十種常用方法能幫助避免邏輯混亂和判斷失誤， 進行有效的數據分析 。 隨著互聯網的發展、業務邏輯越來越復雜， 數據的分析也就變的越來越重要 。 對數據的分析可有效避免邏輯的混亂， 防止在繁雜的業務理解上邏輯不清、判斷錯誤 。
道家曾強調四個字， 叫“道、法、術、器” 。 層次分別為：

  • “器”是指物品或工具， 在數據分析領域指的就是數據分析的產品或工具， “工欲善其事， 必先利其器”；
  • “術”是指操作技術， 是技能的高低、效率的高下， 如對分析工具使用的技術；
  • “法”是指選擇的方法， 有句話說“選擇比努力重要”；
  • “道”是指方向， 是指導思想， 是戰略 。
在數據分析和產品、運營優化方面， 數據分析方法是其核心， 屬于“法”和“術”的層次那么如何做好數據分析呢， 本文來講講十大數據分析的方法 。
一、細分分析細分分析是數據分析的基礎， 單一維度下的指標數據信息價值很低 。 細分方法可以分為兩類， 一類是逐步分析， 比如：來北京市的訪客可分為朝陽， 海淀等區；另一類是維度交叉， 如：來自付費SEM的新訪客 。
細分用于解決所有問題 。 比如漏斗轉化， 實際上就是把轉化過程按照步驟進行細分， 流量渠道的分析和評估也需要大量的用到細分方法 。
二、對比分析對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較， 從數量上展示和說明研究對象的規模大小， 水平高低， 速度快慢等相對數值， 通過相同維度下的指標對比， 可以發現， 找出業務在不同階段的問題 。 常見的對比方法包括：時間對比， 空間對比， 標準對比 。
時間對比有三種：同比， 環比， 定基比 。
例如：本周和上周進行對比就是環比；本月第一周和上月第一周對比就是同比；所有數據同今年的第一周對比則為定基比 。 通過三種方式， 可以分析業務增長水平， 速度等信息 。
三、漏斗分析轉化漏斗分析是業務分析的基本模型， 最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現， 最典型的就是完成交易 。 但也可以是其他任何目的的實現， 比如一次使用app的時間超過10分鐘 。
漏斗幫助我們解決兩方面的問題：在一個過程中是否發生泄漏， 如果有泄漏， 我們能在漏斗中看到， 并且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點 。
在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程， 造成轉化主進程收到損害
四、同期群分析同期群（cohort）分析在數據運營領域十分重要， 互聯網運營特別需要仔細洞察留存情況 。 通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較， 來分析哪些因素影響用戶的留存 。
同期群分析深受歡迎的重要原因是十分簡單， 但卻十分直觀 。 同期群只用簡單的一個圖表， 直接描述了用戶在一段時間周期（甚至是整個LTV）的留存或流失變化情況 。 以前留存分析只要用戶有回訪即定義為留存， 這會導致留存指標虛高 。
五、聚類分析聚類分析具有簡單， 直觀的特征， 網站分析中的聚類主要分為：用戶， 頁面或內容， 來源 。
用戶聚類主要體現為用戶分群， 用戶標簽法；頁面聚類則主要是相似， 相關頁面分組法；來源聚類主要包括渠道， 關鍵詞等 。
例如：在頁面分析中， 經常存在帶參數的頁面 。 比如：資訊詳情頁面， 商品頁面等， 都屬于同一類頁面 。 簡單的分析容易造成跳出率， 退出率等指標不準確的問題， 通過聚類分析可以獲取同類頁面的準確數據用于分析場景 。
六、AB測試增長黑客的一個主要思想之一， 是不要做一個大而全的東西， 而是不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西 。 快速驗證， 那如何驗證呢？主要方法就是AB測試 。
比如：你發現漏斗轉化中中間有漏洞， 假設一定是商品價格問題導致了流失， 你看到了問題-漏斗， 也想出了主意-改變定價 。 但主意是否正確， 要看真實的用戶反應， 于是采用AB測試， 一部分用戶還是看到老價格， 一部分用戶看到新價格， 若你的主意真的管用， 新價格就應該有更好的轉化， 若真如此， 新價格就應該確定下來， 如此反復優化 。
七、埋點分析只有采集了足夠的基礎數據， 才能通過各種分析方法得到需要的分析結果 。
通過分析用戶行為， 并細分為：瀏覽行為， 輕度交互， 重度交互， 交易行為， 對于瀏覽行為和輕度交互行為的點擊按鈕等事件， 因其使用頻繁， 數據簡單， 采用無埋點技術實現自助埋點， 即可以提高數據分析的實效性， 需要的數據可立即提取， 又大量減少技術人員的工作量， 需要采集更豐富信息的行為 。

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