隨著網際網路的發展、業務邏輯越來越複雜，資料的分析也就變的越來越重要。對資料的分析可有效避免邏輯的混亂，防止在繁雜的業務理解上邏輯不清、判斷錯誤。下面就給大家分享資料分析師常用的十種資料分析思路。
道家曾強調四個字，叫「道、法、術、器」。
層次分別為：
「器」是指物品或工具，在資料分析領域指的就是資料分析的產品或工具，「工欲善其事，必先利其器」；
「術」是指操作技術，是技能的高低、效率的高下，如對分析工具使用的技術；
「法」是指選擇的方法，有句話說「選擇比努力重要」；
「道」是指方向，是指導思想，是戰略。
在資料分析和產品、運營優化方面，資料分析方法是其核心，屬於「法」和「術」的層次。
那麼如何做好資料分析呢，今天咱們來講講十大資料分析的方法。
01 細分分析
細分分析是資料分析的基礎，單一維度下的指標資料資訊價值很低。
細分方法可以分為兩類，一類是逐步分析，比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區；另一類是維度交叉，如：來自付費sem的新訪客。
細分用於解決所有問題。比如漏斗轉化，實際上就是把轉化過程按照步驟進行細分，流量渠道的分析和評估也需要大量的用到細分方法。
02 對比分析
對比分析主要是指將兩個相互聯絡的指標資料進行比較，從數量上展示和說明研究物件的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，通過相同維度下的指標對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。
常見的對比方法包括：時間對比，空間對比，標準對比。
時間對比有三種：同比，環比，定基比。
例如：本週和上週進行對比就是環比；本月第一周和上月第一周對比就是同比；所有資料同今年的第一周對比則為定基比。通過三種方式，可以分析業務增長水平，速度等資訊。
03 漏斗分析
漏斗幫助我們解決兩方面的問題：
在乙個過程中是否發生洩漏，如果有洩漏，我們能在漏斗中看到，並且能夠通過進一步的分析堵住這個洩漏點。
在乙個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主程序收到損害。
04 同期群分析
同期群（cohort）分析在資料運營領域十分重要，網際網路運營特別需要仔細洞察留存情況。通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響使用者的留存。
同期群分析深受歡迎的重要原因是十分簡單，但卻十分直觀。同期群只用簡單的乙個圖表，直接描述了使用者在一段時間週期（甚至是整個ltv）的留存或流失變化情況。
以前留存分析只要使用者有回訪即定義為留存，這會導致留存指標虛高。
05 聚類分析
例如：在頁面分析中，經常存在帶引數的頁面。比如：資訊詳情頁面，商品頁面等，都屬於同一類頁面。簡單的分析容易造成跳出率，退出率等指標不準確的問題，通過聚類分析可以獲取同類頁面的準確資料用於分析場景。
06 ab測試
增長黑客的乙個主要思想之一，是不要做乙個大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西。快速驗證，那如何驗證呢？主要方法就是ab測試。
比如：你發現漏斗轉化中中間有漏洞，假設一定是商品**問題導致了流失，你看到了問題-漏斗，也想出了主意-改變定價。但主意是否正確，要看真實的使用者反應，於是採用ab測試，一部分使用者還是看到老**，一部分使用者看到新**，若你的主意真的管用，新**就應該有更好的轉化，若真如此，新**就應該確定下來，如此反覆優化。
07 埋點分析
只有採集了足夠的基礎資料，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。
通過分析使用者行為，並細分為：瀏覽行為，輕度互動，重度互動，交易行為，對於瀏覽行為和輕度互動行為的點選按鈕等事件，因其使用頻繁，資料簡單，採用無埋點技術實現自助埋點，即可以提高資料分析的實效性，需要的資料可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要採集更豐富資訊的行為。
如：重度互動
（註冊，邀請好友等）和交易事件（加購物車，下訂單等）則通過sdk批量埋點的方式來實施。
08 **分析
流量紅利消失，我們對獲客**的重視度極高，如何有效的標註使用者**，至關重要。
傳統分析工具，渠道分析僅有單一維度，要深入分析不同渠道不同階段效果，sem付費搜尋等**渠道和使用者所在地區進行交叉分析，得出不同區域的獲客詳細資訊，維度越細，分析結果也越有價值。
09 使用者分析
使用者分析是網際網路運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，使用者分群，使用者畫像，使用者細查等。
可將使用者活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標；通過使用者行為事件序列，使用者屬性進行分群，觀察分群使用者的訪問，瀏覽，註冊，互動，交易等行為，從而真正把握不同使用者型別的特點，提供有針對性的產品和服務。
使用者畫像基於自動標籤系統將使用者完整的畫像描繪清晰，更有力的支撐運營決策。
10 表單分析
填寫表單是每個平台與使用者互動的必備環節，優秀的表單設計，對轉化率的提公升起到重要作用。
使用者從進入表單頁面之時起，就產生了微漏斗，從進入總人數到最終完成並成功提交表單人數，這個過程之中，有多少人開始填寫表單，填寫表單時，遇到了什麼困難導致無法完成表單，都影響最終的轉化效果。
以上就是常見的資料分析方法，更多應用方法需要根據業務場景靈活應用。
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