10种数据分析方法是什么？

   如今大数据已开始应用于各行各业，作为数据分析师要从这些数据中获得精确的信息，数据分析是非常有力的，但当然还是要在具体情况下，严格选择假设，采用科学的数据分析方法才能产生有价值的结果。接下来小编就给大家带来10种数据分析方法是什么的相关介绍，一起来看看吧。

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10种数据分析方法是什么？

1、指标分析

   指标可以理解为用来描述事物数量。

   例如，我们最常见的度量：页面浏览量(PV)，即描述页面被浏览的次数；或者，如，转换率，即描述转换目标的次数。简单地把它分为三类：谁，做了什么，结果如何。下面。

   明确重点关注的指标后，才能更好地做针对性的优化和改进，为产品运营的决策提供指导。

2、对比分析

   对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，

   对研究对象的规模大小、层次高低、速度快慢等相对数值进行量化展示和说明，通过同一维度下的指标对比，发现不同阶段存在的问题。

  例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过对比，可以分析业务增长水平，速度等信息。

3、比率分析

   指通过计算某个维度所占维度总量的比例，分析部分与总数比例关系的一种方法。

   公式：比率=某维度数值 / 总量 X 100%

   分析各指标所占的比例，可以更清楚地了解各地区的情况。那就是比率分析法。比较适合多品种、多区域的产品推广。

4、转化分析

   转化分析指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。

   计算公式为：转化率=(转化次数/点击量)×100%

   常见的转换分析模型是漏斗分析法，它能科学地反映用户从开始到结束的各个阶段的行为状态和用户转换率。漏洞分析模型已被广泛地应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析中的流量监测、产品目标转化等日常数据操作和数据分析工作中。

漏斗分析要注意的两个要点：

● 不但要看总体的转化率，还要关注转化过程每一步的转化率；

● 漏斗分析也需要进行多维度拆解，拆解之后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。

5、留存分析

   留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

衡量留存的常见指标有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。我们可以从两个方面去分析留存，一个是新用户的留存率，另一个是产品功能的留存。

一项精确的留存分析功能可以判断产品对用户的价值，以及该产品是否真正具备留住用户的能力。让用户的生命周期(使用产品的生命周期)跟在产品的生命周期后面，这样产品就可以良性健康地发展下去。

6、分群分析

   即用户分群是指用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

   每天在处理数据时，常常会有这样的需要：想要关注满足某些条件的用户，不仅要了解这些用户的总体行为(访问次数、访问时长等)，而且还要了解哪些人特别适合这些条件。接着查看这些人的数据导出用户名单，然后针对tips发送消息。有时候，我们更希望看到人们在使用特定功能时的特定行为。用来满足这种需求的工具方法——用户分组法，可以帮助我们对差异较大的群体分别进行深入的分析，从而探寻指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。

   常见的用户分群主要有两种分法：

● 户画像分群，如年龄、性别、地域、用户偏好等，画像建设的焦点是为用户群打“标签”，一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，最后将用户分群的标签综合，即可勾勒出该用户群的立体“画像”。画像分群让我们真正了解了用户的某些特征，对业务推广帮助很大。

● 用户行为分群，根据用户的注册渠道和活跃习惯，制定不同的营销推广策略，有针对性地进行优化。

7、交叉分析

   交叉分析法又称立体分析法，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。当我们需要找到变量之间的关系，从而发现数据特征、找到异常数据时会用到它。

   简单来说交叉分析，就是多条件分析数据。对数据对象，在不同的时间、空间下，会有不同的数据展现，我们想要理清楚一个对象的具体情况，不能仅仅只考虑一个条件，而是要综合多个条件进行分析。

8、分布分析

   分布分析是在特定维度下针对不同指标来对用户进行归类展现。它可以展现出用户对产品的依赖程度。

分布分析主要作用：

（1）找到用户分布规律

对同一指标下有关数据的统计和分析，挖掘用户使用产品的规律，进一步修正和制定产品策略。

（2）增加客户回访率

分布分析从多角度分析帮助公司判断用户对产品的依赖程度。

（3）快速识别核心用户群体

核心用户群体是对公司贡献最大的用户群体，是公司最大的利润来源。分布分析通过不同的维度筛选出核心用户群体，做好资源配置，以最小的成本实现公司利润最大化。

应用场景：

（1）用户在一个月内的购买产品的支付次数分布。

（2）按照省份查看用户在一个月内的购买产品的支付次数分布。

（3）用户在一个月内实际支付订单金额总和分布。

9、矩阵分析

   矩阵分析利用数学上矩阵的形式表示因素间的相互关系，从中探索问题所在并得出解决问题的设想。它是进行多元思考，分析问题的方法。矩阵图可以让数据分析变得简单。

   矩阵图表由两个或更多维度数据组成。二维就能决定一点的相对位置。横、纵向轴线的两个维度可将矩阵划分为四个象限，每一个象限可针对不同的策略，因此可根据所处象限的相对位置直接做出决策。由于矩阵图具有弹性，维数不固定，两个维数不同的维数可以分成不同的象限，不同的象限可以对应不同的决策。

当我们进行顾客调查、产品设计或者其他各种方案选择，做决策的时候，往往需要确定对几种因素加以考虑，然后，针对这些因素要权衡其重要性，加以排队，得出加权系数。譬如，我们在做产品设计之前，向顾客调查对产品的要求。具体如下:

（1）市场调查数据分析。当我们进行顾客调查、产品设计开发或者其他各种方案选择时，往往需要考虑多种影响因素，并确定各因素的重要性和优先考虑次序。矩阵数据分析法可以帮助我们通过对市场调查数据分析计算，判断出顾客对产品的要求、产品设计开发的关键影响因素，最适宜的方案等。

（2）多因素分析。在某工序影响因素复杂且各因素间存在可量化的关系时，可以进行较准确的分析。

（3）复杂质量评价。通过对影响质量的大量数据进行分析，确定哪些因素是质量特性。

10、关联分析

关联分析是一种简单、实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。

   以上就是小编为大家带来的10种数据分析方法，在实际工作中，数据分析工作需要结合实际情况灵活运用，没有最好的数据分析方法只有最适合的数据分析方法。希望这篇文章对您有帮助。