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常见的数据分析办法（一）比照剖析
——没有比照就没有挫伤
比照剖析，是数据分析中最根底、最罕用、也是最实用的分析方法之一。该办法次要是指将两个及以上对象的数据指标进行比拟，论述比照对象在数量上的差别，从而得出业务在不同阶段的变化趋势及法则。
比拟常见的比照剖析形式：从工夫趋势上进行环比、同比、定基比照，从空间上进行 A /B 测试比照、类似空间比照、先进空间比照，从特定规范上进行与目标值、假设值、平均值比照。
常见的数据分析办法（二）细分剖析
——不细分无剖析
细分剖析个别有两种：
（1）逐渐细分
是由粗到细、由浅入深，逐渐进行细分的过程。比方：销售额降落或上涨，先拆到国家、省、市 / 地区、门店，比照察看哪个区域变大带来的；流量品质变差，先拆到付费、收费，付费拆到利用市场、社交媒体 …，再拆到 Google Play、App Store、Facebook、Twitter、Snapchat 等。
（2）穿插细分
穿插剖析，是在纵向分析法和横向分析法的根底上，从穿插、平面的角度登程，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法，它补救了独立维度进行剖析没法发现的一些问题。
比方：四象限、RFM 模型。
常见的数据分析办法（三）A/B Test
——分桶才是最迷信的成果评估
A/B Test 是为同一个指标制订两个计划，在同一时间维度，别离让雷同（类似）的用户群组随机应用一个计划，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最初依据显著性测验剖析评估出更优计划并正式采纳。
常见的数据分析办法（四）漏斗剖析
——每一步都是一个节点
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。
常见于注册登录转化、浏览交易转化、进店销售转化等场景，通过量化每一步的转化率，来掂量一个商业或产品的成败及可优化调整的点。
常见的数据分析办法（五）留存剖析
——用户来得快，走得也快
留存率，是做经营或用户增长的同学都必看的一个指标，它是掂量一块业务是否衰弱的要害指标，做好留存会带来久远的复利效应，没有留存就没有将来。
留存剖析，在数据经营畛域有着非常重要的位置，常见留存指标有次日留存、七日留存率、次周留存率、次月留存率、T+ N 日 / 周 / 月留存率等等，示意指标用户在一段时间后回访产品或回到产品中实现某个行为的比例。
常见的数据分析办法（六）相干剖析
——相干不等于因果
相干剖析，钻研景象之间是否存在某种依存关系，从而发现业务经营中的要害影响及因素。相干关系的测定方法包含：散点图、相关系数等。
相干剖析，次要有以下 3 种类型：
（1）单相干：两个因素之间的相干关系叫单相干，即钻研时只波及一个自变量和一个因变量；
（2）复相干：三个或三个以上因素的相干关系叫复相干，即钻研时波及两个或两个以上的自变量和因变量相干；
（3）偏相关：在某一景象与多种景象相干的场合，当假设其余变量不变时，其中两个变量之间的相干关系称为偏相关。
常见的数据分析办法（七）聚类分析
——物以类聚人以群分
聚类分析是罕用的数据分析办法之一，其外围是基于数据之前存在相似性。聚类的办法有 K 均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），档次聚类（Hierarchical Clustering），具体就不赘述。常见于以下 2 个场景利用：
（1）用户细分：依据相似性将用户划分成不同的族群，并钻研各个族群的特色并做业务利用。
（2）异样检测：发现失常与异样的用户数据，辨认其中的异样行为。
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