网上科普有关“数据分析方法有哪些”话题很是火热，小编也是针对数据分析方法有哪些寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
常用的列了九种供参考:
一、公式拆解
所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解
二、对比分析
对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。
下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。
三、A/Btest
A/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：
（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了
（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。
（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。
（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。
（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。
（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。
流程图如下：
四、象限分析
通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。
高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。
象限法的优势：
（1）找到问题的共性原因
通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；
（2）建立分组优化策略
针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。
五、帕累托分析
帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。
一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。
常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。
百分比在 70%（含）以内，划分为 A 类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B 类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C 类。以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。
ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。
六、漏斗分析
漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。
上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。
整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。
还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。
从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。
七、路径分析
用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？
（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。
（2）查看用户在使用产品时的路径分布情况。例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户进行了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品详情页。
（3）进行路径优化分析。例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。
（4）通过路径识别用户行为特征。例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。
（5）对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。
以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。
用户行为路径图示例：
八、留存分析
用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：
第一种 日留存，日留存又可以细分为以下几种：
（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数
（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
第二种 周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。
第三种 月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：
九、聚类分析
聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。
常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下图：
可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。
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怎么做数据分析？数据分析的这些环节你不得不知
软件需求分析阶段的工作4个方面分别是：问题识别、分析与建模、需求描述和规格说明、需求确认和评审。
软件需求分析就是把软件计划期间建立的软件可行性分析求精和细化，分析各种可能的解法，并且分配给各个软件元素。需求分析是软件定义阶段中的最后一步，是确定系统必须完成哪些工作，也就是对目标系统提出完整、准确、清晰、具体的要求。
过程：软件需求分析所要做的工作是深入描述软件的功能和性能，确定软件设计的限制和软件同其它系统元素的接口细节，定义软件的其它有效性需求。
进行需求分析时，应注意一切信息与需求都是站在用户的角度上。尽量避免分析员的主观想象，并尽量将分析进度提交给用户。在不进行直接指导的前提下，让用户进行检查与评价。从而达到需求分析的准确性。
分析员通过需求分析，逐步细化对软件的要求，描述软件要处理的数据域，并给软件开发提供一种可转化为数据设计、结构设计和过程设计的数据和功能表示。在软件完成后，制定的软件规格说明还要为评价软件质量提供依据。
很多刚开始做数据分析的朋友，不知道数据分析该如何下手，更不知道一个完整的数据分析流程有哪些环节。数据分析的流程比较简单，主要包括以下六个环节：明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、结论与建议。
一、明确数据分析的目的
做事都是有目的的，数据分析也是。在数据分析之前，我们首先要清楚为什么要进行数据分析？
三种常见的数据分析目标：
波动解释型： 销售量突然下降，新用户留存率突然下降……此时，会需要数据分析师解释为什么会出现这样的波动，分析较为聚焦，主要是找出波动的原因。
数据复盘型： 类似月报、季报，比如某个app的某个功能上线一段时间后，数据分析师通常需要复盘一下这个新功能的表现情况，看看是否存在什么问题。
专题探索型： 针对某一主题的专题探索，如新用户流失、收益分析等等。
二、数据获取
在明确数据分析的目标后，就要根据目标获取所需的数据，数据获取主要分为三类：
（1）通过基于前端页面的数据采集工具，如亿信ABI的数据采集功能；
（2）在产品设计过程中，通过数据埋点的方式，需要数据时可以简单地提出数据，这种方法的前提是未来的数据采集在产品规划阶段就已经提前准备好了；
（3）如果前期没有进行数据埋点，数据采集工具也无法获取数据时，就要找研发团队通过后台脚本或技术研发的方式获取数据。
三、数据处理
数据处理阶段主要是做数据清洗、数据补录、数据整合。
（1）数据清洗
发现数据中的异常值，例如，在处理用户连续几天的登录数据时，如果一天内的登录次数远远超过正常值，则需要分析是否存在重大营销活动或数据收集错误。通过异常值，不仅可以发现数据采集方法存在的问题，而且可以通过异常值找到数据分析的目标。例如，分析信用卡欺诈就是通过发现异常数据的方式。
（2）数据补录
为了解决缺失数据的问题，一种方法是根据数据前后数据的相关性填写平均值，另一种是直接排除掉这一缺失数据，不用于数据分析中。这两种方法各有优缺点，建议结合具体问题进行分析。
（3）数据整合
收集数据时，不同类型的数据之间可能存在潜在关联，通过数据整合，可以丰富数据维度，发现更有价值的信息。例如，如果用户注册数据与用户购买数据关联，则可以通过用户的基本属性信息来判断用户购买的商品是自己使用的还是送给他人的。
四、数据分析
在上面的准备阶段后，我们需要明确数据分析思路，数据分析思路即数据分析方法，数据分析是以目的为导向的，通过目的选择数据分析方法。一般说来，主要有以下几个数据分析思路：
（1）异常分析
通过数据分析，找出异常情况，找出解决异常问题的方法。
（2）寻找关联关系
关联关系也可以成为购物车分析，沃尔玛尿布和啤酒的案例就是关联关系的最佳案例。通过分析不同商品或不同行为之间的关系，我们可以了解用户的习惯。
（3）分类、分层
通过用户特征，用户行为对用户进行分类和分层，形成精细化运营、精准业务推荐，进一步提高运营效率和转化率。
（4）预测
通过用户的历史行为预测用户未来可能的行为，提高用户的感知和使用体验。
五、数据可视化
数据分析的目的是通过数据清楚地了解用户、产品和当前的业务状况，从而获得有效的业务决策，指导下一步的发展。
如何通过数据清晰地了解用户、产品和业务？一排排枯燥的数字，无法让业务部门或外部客户直观地理解数据背后的含义。俗话说“一图胜千言”，我们需要将数据可视化。所以，BI可视化工具在数据分析中是不可或缺的！亿信ABI满足企业不同阶段的BI需求，功能覆盖数据分析的全过程。
六、总结与建议
数据分析报告实际上是对整个数据分析过程的总结和呈现。通过对数据进行全方位的科学分析，可以评价企业的经营质量，为决策者提供科学严谨的决策依据，从而降低企业的经营风险，提高企业的核心竞争力。
可视化图形报表直观易懂，但制作难度很大。周报，月报，季报，各种报表让人头疼。亿信ABI拥有丰富的图表样式和布局方案，可以根据结果自动生成图文并茂的智能分析报告，彻底解放业务人员的双手！
数据分析方法论必须服务指导具体的工作实践，所以仅仅掌握方法论是不够的，还要通过实践不断完善优化方法。只有真正自己去做数据分析，才能发现自己的不足，与其多说，不如直接去做。
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