常见的数据分析方法有哪些?

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文章目录

常见的数据分析方法（一）对比分析&sma&<p><span style="font-size: 14px;">——没有对比就没有伤害</span></p><p><span style="font-size: 14px;">对比分析，是</span><span style="font-size: 14px;">数据分析</span><span style="font-size: 14px;">中最基础、最常用、也是最实用的分析方法之一。该方法主要是指将两个及以上对象的数据指标进行比较，阐述对比对象在数量上的差异，从而得出业务在不同阶段的变化趋势及规律。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">比较常见的对比分析方式：从时间趋势上进行环比、同比、定基对比，从空间上进行A/B 测试对比、相似空间对比、先进空间对比，从特定标准上进行与目标值、假定值、平均值对比。</span></p>

常见的数据分析方法（二）细分分析&sma&<p><span style="font-size: 14px;">——不细分无分析</span></p><p><span style="font-size: 14px;">细分分析一般有两种：</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（1）逐步细分</span></p><p><span style="font-size: 14px;">是由粗到细、由浅入深，逐步进行细分的过程。比如：销售额下降或上涨，先拆到国家、省、市/地区、门店，对比观察哪个区域变大带来的；流量质量变差，先拆到付费、免费，付费拆到应用市场、社交媒体...，再拆到Google Play、App Store、Facebook、Twitter、Snapchat等。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（2）交叉细分</span></p><p><span style="font-size: 14px;">交叉分析，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法，它弥补了独立维度进行分析没法发现的一些问题。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">比如：四象限、RFM模型。</span></p>

常见的数据分析方法（三） A/B Test&sma&<p><span style="font-size: 14px;">——分桶才是最科学的效果评估</span></p><p><span style="font-size: 14px;">A/B Test是为同一个目标制定两个方案，在同一时间维度，分别让相同（相似）的用户群组随机使用一个方案，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后根据显著性检验分析评估出更优方案并正式采用。</span></p>

常见的数据分析方法（四）漏斗分析&sma&<p><span style="font-size: 14px;">——每一步都是一个节点</span></p><p><span style="font-size: 14px;">漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">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，来衡量一个商业或产品的成败及可优化调整的点。</span></p>

常见的数据分析方法（五）留存分析&sma&<p><span style="font-size: 14px;">——用户来得快，走得也快</span></p><p><span style="font-size: 14px;">&nbsp;</span></p><p><span style="font-size: 14px;">留存率，是做运营或用户增长的同学都必看的一个指标，它是衡量一块业务是否健康的关键指标，做好留存会带来长远的复利效应，没有留存就没有未来。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">&nbsp;</span></p><p><span style="font-size: 14px;">留存分析，在数据运营领域有着十分重要的地位，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，表示目标用户在一段时间后回访产品或回到产品中完成某个行为的比例。</span></p>

常见的数据分析方法（六）相关分析&sma&<p><span style="font-size: 14px;">——相关不等于因果</span></p><p><span style="font-size: 14px;">相关分析，研究现象之间是否存在某种依存关系，从而发现业务运营中的关键影响及因素。相关关系的测定方法包括：散点图、相关系数等。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">&nbsp;</span></p><p><span style="font-size: 14px;">相关分析，主要有以下3种类型：</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（1）单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量；</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（2）复相关 ：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（3）偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。</span></p>

常见的数据分析方法（七）聚类分析&sma&<p><span style="font-size: 14px;">——物以类聚人以群分</span></p><p><span style="font-size: 14px;">聚类分析是常用的数据分析方法之一，其核心是基于数据之前存在相似性。聚类的方法有K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering），具体就不赘述。常见于以下2个场景应用：</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（1）用户细分：根据相似性将用户划分成不同的族群，并研究各个族群的特征并做业务应用。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（2）异常检测：发现正常与异常的用户数据，识别其中的异常行为。</span></p>

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