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运城计算机培训数据分析七大方法汇总

发布：佚名
来源：推酷
时间：2016-10-10 11:13

我们在上一篇文章中提到了，做数据分析需要具备的能力与条件，本篇文章中主要是向大家介绍一下我们在数据分析过程中常常使用那些分析方法，也就是说，我们针对不同的数据需求，需要采用不同的分析方法才能得出我们所要的结果。

常见的数据分析主要包括了以下几种方法：

1. 简单趋势

通过实时访问趋势了解产品使用情况，便于产品迅速迭代。访问用户量、访问来源、访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义。

(分钟级的实时走势分析)

(以星期为周期的趋势对比)

2. 多维分解

数据分析师可以根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如浏览器类型、操作系统类型、访问来源、广告来源、地区、网站/手机应用、设备品牌、APP 版本等等维度。

(多维度分析访问用户的属性)

3. 转化漏斗

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有注册转化分析、购买转化分析等。

(多维度分析访问用户的属性)

4. 用户分群

在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对;数据分析师需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。

(购买过产品的、资金已赎回的、过去 14 天内有强力购买意愿的用户)

5.细查路径

数据分析师可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。

(通过细查路径分析用户的行为规律)

6. 留存分析

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内「回访网站 / app」的比例。数据分析师通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。

关于更详细的留存分析，可以看我这篇文章你能找到的最深入的留存分析文章 - 留存 · 增长 · Magic Number

(留存分析发现「创建图表」的用户留存度更高)

7. A/B 测试

A/B 测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同;然后以某种规则(例如用户体验、数据指标等)优胜略汰选择最优的方案。数据分析师需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

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