数据分析的方法有哪些？-36氪企服点评

在各种各样的企业中，数据变得越来越重要。近几年来，企业收集的数据越来越多。由于数据量的快速增长，对分析员来说，数据分析及其方法变得越来越重要。在制定关键业务决策时，数据中的模式可以指导分析师获取重要洞察力。那么，你知道数据分析的方法有哪些吗？接下来，小编就给大家带来数据分析的方法有哪些的相关介绍，一起来看看吧。

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数据分析的方法有哪些？

一、数据分析的类型有哪些？

　　数据分析方法有很多类型，以下是最常用的几种类型：

　　数据挖掘：该技术涉及使用工具提取数据并检查其关键模式和洞察力，它接受数字并将其转换为信息。

　　统计分析：该技术检查样本以查找诸如中位数和偏差之类的信息，这些信息可以帮助分析人员找到相关模式。

　　诊断分析：该技术通过识别数据中的模式来解答为什么会发生某些问题。

　　预测分析：该技术使用现有数据来预判可能发生的情况，它可能是决策的关键方法。

　　还有其他类型的数据分析可以帮助将分析器引导至定量数据集中的重要模式。这些技术和数据分析类型对许多行业都很有价值，因为每个行业的数据使用量都在增加。

二、数据分析的重要性是什么？

数据分析可以帮助将大量的数据和信息转换成能够指导企业的数据模式。分析家从数据中提取重要洞察力来帮助企业做出明智和可靠的决定。对企业来说，从数据中获得洞察力可以帮助指导业务决策、产品开发和客户扩展。资料分析也能惠及其它组织，如医疗保健工业和零售部门。如果没有数据分析方法，就不可能从大量数据中提炼出有意义的信息。然而，没有适当的数据准备，数据分析技术就会经常受阻。

三、数据分析的方法有哪些？

（1）AHP层次分析法

层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。

以用户的忠诚度分析为例，忠诚度是一个偏定性的指标，我们需要用定量的数值进行衡量。那么我们可以用AGP层次分析法来分析，选取用户使用频率、最近使用时间、平均使用时长及平均使用页面数四个可以量化的值进行衡量，产品经理对这四个值的权重进行定义，再对通过矩阵分析，最终可以得到每个用户的忠诚值，从而可以进行量化比较及分析。

但AHP层次分析法会受人的主观判断影响，不同的人的权重分配不同时，可能得到的结果会相差较大，该分析方法存在一定的不客观性。

（2）杜邦分析法

杜邦分析法的核心思路是把问题一层层分解，直到反映出最根本的问题为止。

以电商行业为例，GMV（网站成交金额）是考核业绩最直观的指标，当GMV同比或环比出现下滑时候，需要找到影响GMV的因素并逐一拆解。GMV下降如果是因下单用户减少所造成的，那么是访客数（流量）减少了，还是转化率下降了呢？如果是访客数减少了，那是因为自然流量减少了，还是因为营销流量不足？

用杜邦分析法会使我们清晰的找到影响结果的原因，特别对一些多个因素都会影响到的数据，是非常有效的分析方法。

（3）漏斗分析

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。现所有互联网产品、数据分析都离不开漏斗，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗，需要关注的有两点。第一是关注哪一步流失最多，第二是关注流失的人都有哪些行为。

四、数据分析的思路

1. 基于用户路径

基于用户路径的思路是分析用户的操作行为，主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途。如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。通过分析用户的路径行为，我们可以得出的典型路径，从而对典型路径进行针对性的优化。

另外对于用户路径分析是一个定义用户画像标签化的较好方法，例如对于一款社交类的电商app，我们可以通过用户的app使用操作数据来进行划分用户，对于一个话题主动分析制作帖子的创造主动型用户、热衷于点赞评论的互动型用户、默默看帖子不作反馈的潜水型用户。

2. 基于产品节点

基于产品节点的思路是通过某一个关键节点的转化率或数据占比的分析，比如说对于一个电商app，加入购物车到下单成功的数据转化率分析，优惠券的使用率分析，基于关键节点的数据分析可通过增加辅助功能进行优化分析，例如支付转化率的提高可以加入倒计时/有xx人同时在抢等等，促使尽快完成支付。

在推动决策过程中，数据分析一直是一种非常重要的能力，但这并不意味着它只是一个简单的说法，一个好的数据分析师必须具备数据分析思维，并且通过收集数据进行更好的更新迭代。以上就是小编为大家带来的数据分析的方法有哪些的相关推荐，希望对您有帮助。