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数据分析是指用适当的统计分析办法对收集来的大量数据进行剖析，将它们加以汇总和了解并消化，以求最大化地开发数据的性能，施展数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和造成论断而对数据加以具体钻研和概括总结的过程。
简而言之，数据分析即是为了发明价值。
咱们都明确数据分析的重要性，然而在日常或工作生存中，许多人都不会做数据分析，其中一个重要起因就是，他们都不懂数据分析根本办法，没有把握窍门要想做好数据分析就很难。
那我就给大家总结了几个数据分析的常见办法，供大家参考学习。
1、数据分析的常见办法之一比照分析法
比照分析法是指将两个或两个以上的数据进行比拟，剖析它们的差别，从而揭示这些数据所代表的事物倒退变动状况和规律性。特点是简略、直观、量化。
具体的剖析规范有三个：不同的工夫周期比照、不同的空间指标比照以及不同打算规范比照。
2、数据分析的常见办法之二漏斗分析法
漏斗剖析是一套流程式数据分析，它可能迷信反映用户行为状态以及从终点到起点各阶段用户转化率状况的重要分析模型。漏斗分析模型曾经广泛应用于网站用户行为剖析和 APP 用户行为剖析的流量监控、产品指标转化等日常数据经营与数据分析的工作中。
3、数据分析的常见办法之三聚类分析法
聚类分析具备简略，直观的特色，网站剖析中的聚类次要分为：用户，页面或内容，起源。
用户聚类次要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则次要是类似，相干页面分组法；起源聚类次要包含渠道，关键词等。
例如：在页面剖析中，常常存在带参数的页面。比方：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简略的剖析容易造成跳出率，退出率等指标不精确的问题，通过聚类分析能够获取同类页面的精确数据用于剖析场景。
4、数据分析的常见办法之四逻辑树分析法
由费米提出，次要用来将简单的问题变成简略的问题，像树枝那样逐步开展，问题拆解，把一个简单的问题变成一个个简略的子问题。
面试中常见的问题：如估算深圳有多少个产品经理，芝加哥有多少钢琴调音师等，这类估算问题咱们称之为费米问题，在解决费米问题时，考察点通常不是真的去算出深圳到底有多少个产品经理，重点在于你的分析方法，也就是你使用逻辑剖析问题的能力。
5、数据分析的常见办法之五用户分析法
用户剖析是互联网经营的外围，罕用的分析方法包含：沉闷剖析，留存剖析，用户分群，用户画像，用户细查等。
可将用户沉闷细分为浏览沉闷，互动沉闷，交易沉闷等，通过沉闷行为的细分，把握要害行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，察看分群用户的拜访，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。用户画像基于主动标签零碎将用户残缺的画像描述清晰，更无力的撑持经营决策。
