数据分析，数据分析方法有哪些？

   你知道数据分析方法有哪些吗？数据分析更多的是基于业务背景，从数据中提取和总结出隐藏在背后的信息，寻找有价值的东西。因为在这一过程中数据是客观存在的，所以是人为的。对同一资料的不同人所作的解释，其结论可能不同，甚至完全相反，但其结论本身并无错误，因此，从客观资料到主观资料，需要一些科学的分析方法，作为桥梁，帮助资料信息更好、更全面、更快速地传递。接下来，小编就给大家带来数据分析方法有哪些的相关介绍，一起来看看吧。

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数据分析方法有哪些？

1.趋势分析

   当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。

   趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。

2.对比分析

   水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。

   纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。

   许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。

3.象限分析

   根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。

   在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。

4.交叉分析　　

   比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。

   交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

   数据分析常见维度有：

   分时：数据在不同时间段是否有变化。

   子通道：不同流量来源的数据是否发生变化。

   子用户：新注册用户和旧用户之间是否存在差异，高级用户和低级用户之间是否存在差异。

   按区域：不同区域中的数据是否有变化。交叉分析方法是从粗糙到精细的过程，也可以称为细分分析方法。

5.用户分析

   用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像等。在刚刚说到的RARRA模型中，用户活跃和留存是非常重要的环节，通过对用户行为数据的分析，对产品或网页设计进行优化，对用户进行适当引导等。

   通常我们会日常监控「日活」、「月活」等用户活跃数据，来了解新增的活跃用户数据，了解产品或网页是否得到了更多人的关注，但是同时，也需要做留存分析，关注新增的用户是否真正的留存下来成为固定用户，留存数据才是真正的用户增长数据，才能反映一段时间产品的使用情况。

6.细分分析法

   在数据分析概念被广泛重视的今天，粗略的数据分析很难真正发现问题，精细化数据分析成为真正有效的方法，所以细分分析法是在本来的数据分析上做的更为深入和精细化。

   例如分析北京地区课程转化情况，要细分到学生类型不同，小初高中不同阶段学生，细分到北京不同地区，海淀、朝阳、西城各地区情况不同，细分到不同学科等等，在数据分析的过程中，由粗到细，通过粗略的数据展示整体情况，细化到局部，分析具体原因。

  数据分析更多的是基于业务背景，从数据中提取和总结出隐藏在背后的信息，寻找有价值的东西。因为在这一过程中数据是客观存在的，所以是人为的。对同一资料的不同人所作的解释，其结论可能不同，甚至完全相反，但其结论本身并无错误，因此，从客观资料到主观资料，需要一些科学的分析方法，作为桥梁，帮助资料信息更好、更全面、更快速地传递。以上就是小编为大家带来的数据分析方法有哪些的相关介绍，希望对您有帮助。