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文章目录构造如下：

1. 三大剖析思维

2. 不同生命周期的分析方法

3. 实操案例汇总

把握罕用的数据分析方法论是造就数据分析思维的根底，俗话说“工欲善其事，必先利其器”，而数据分析方法论就是数据分析是最弱小的武器之一。这一节会围绕数据分析罕用分析方法开展，概括性地介绍数据分析师在日常工作中较为罕用的数据分析方法论。

01 三大剖析思维

比照剖析，用户分群以及相关性与因果性剖析是贯通数据分析全流程的三大剖析思维。如图 1 所示，三大剖析思维蕴含了不同的分析方法。

图 1  三大剖析思维概括

没有比照就没有明确的数据论断，比照剖析能够掂量数据整体大小，数据稳定以及数据变化趋势，所以说比照剖析是得出数据论断最简略无效的办法。通常状况下，数据分析师会利用业务数据与大盘数据或者行业金规范数据进行比照，以判断业务现状。除此之外，同比，环比 / 横比 / 纵比等也是较为罕用的比照分析方法。A/ B 测试是一类较为非凡的比照分析方法，该办法是数据分析师罕用的线上试验的办法，是探索变量间因果关系最卓有成效的办法。

用户分群也是贯通数据分析全链路的剖析思维，依据用户的行为数据 / 生产数据等特色对用户分群是实现用户精细化经营的根底。用户分群能够基于用户历史数据，对数据进行分箱解决造成规定类型的标签，从而依据标签实现用户分群。如果企业的数据标签体系做得好能够间接通过数据标签实现用户的分群。除此之外，用户同期群剖析也是用户分群另一种办法，该办法是一种横纵联合的分析方法，在横向上剖析同期群随着周期推移而产生的变动，在纵向上剖析在生命周期雷同阶段的群组之间的差别。当然，数据分析师也能够依据须要应用 RFM 模型或者 K -Means 等机器学习算法实现用户分群。

除了比照剖析和用户分群之外，相关性与因果性剖析也是数据分析师须要具备的第三大剖析思维。在变量关系摸索的过程中，相关性分析师较为罕用的分析方法，然而变量之间存在相关性并不代表它们之间领有因果性，所以必要时候因果推断也是数据分析师必会的分析方法。

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