数据分析的方法有哪些

数据分析的方法有：1.对比分析法；2.同期群分析法；3.漏斗分析法；4.埋点分析法；5.留存分析法；6.画像分析法；7.表单分析法；8.预测分析法；9.AB测试分析法。其中，对比分析法、同期群分析法是使用率较高的两种数据分析方法。

1.对比分析法

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种：同比，环比，定基比。例如：本周和上周进行对比就是环比；本月名列前茅周和上月名列前茅周对比就是同比；所有数据同今年的名列前茅周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

2.同期群分析法

简单来说，就是将⽤户进⾏同期群划分后，对⽐不同同期群组⽤户的相同指标就叫同期群分析。

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

3.漏斗分析法

转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。在使用漏斗过程中除了选择各步骤的事件外，还需要特别注意漏斗的转化时间。不同应用场景转化时间各不相同。比如在申请获得贷款授信上，可以按同一会话来看转化情况；电商类的转化时间可以按同一天内来看转化情况；具体的要根据实际业务场景来设置转化的周期。

除了通过漏斗的方式来看各流程之间的转化，还有一种情况是计算转化率，比如新增用户到注册成功的转化率是多少，这类转化一般通过两个事件进行四则运算来实现。

漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

4.埋点分析法

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

5.留存分析法

留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。

当下获客成本非常昂贵，通过广告渠道获取的用户当然希望他们尽量多的能够留存下来。通过留存分析找到留存下来的用户，找出留存下来的用户他们是因为平台给他们传递什么价值他们才留存下来，如果把这个平台价值能更好的传递给新来的用户，那就能让更多新用户留存下来。

除了提升新增用户留存外，还需要时刻关注整体用户的留存情况，通过细分、对比等方式，寻找高留存用户的特征，提升整体用户的留存情况。

6.画像分析法

在数据分析中，经常会用到用户画像分析，比如在漏斗转化过程中，有200个用户在某个流程中流失了，那我们需要对这200个用户进行画像查看，查看具备什么样特征的用户特别容易流失。再比如我们去广告投放之前，我们需要知道产品核心用户的用户画像，这样在选择广告渠道上面就会非常得心应手，在换量的渠道上，也可以评估他们的用户群体和我们产品的用户画像是否一致，有多大比例上重叠的。

7.表单分析法

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优异的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

8.预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

9.AB测试分析法

AB测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。

延伸阅读

数据分析的作用是什么

单纯的谈数据分析的作用其实意义并不大，所以在谈论作用之前我们首先的考虑是受众对象。对于企业而言，数据分析的作用则主要体现在三个方面：

1.对业务的改进优化

通俗的说就是让业务变得更好。让业务变得更好对企业而言主要体现在两大方面：一是对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。例如:早些年QQ游戏大厅对玩家进入游戏的流程再造，将原有的游戏进入登录环节从4个变更为3个。二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。例如我们企业日常运营中的广告投放以及内部广告资源分配优化等就属于此范畴，一方面利用精准化广告投放，提高广告投放效率，另一方面根据广告引流客户量的大小做好企业资源分配，进而提高用户体验，提升用户留存率。

2.帮助业务发现机会

主要是利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。例如游戏企业常在游戏中埋点记录玩家的游戏操作行为数据以及关键节点进程数据，以达到控制游戏进度和难易度的目的，而这个过程中可能会发现新的业务机会，进而扩展出譬如游戏安全操作标准及游戏安全产品之类的新业务渗透点。

3.创造新的商业价值

主要是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式或离金钱更近的过程。例如2014年炒的比较火的个人征信业务就属于此类，腾讯、阿里巴巴等企业就利用其拥有广泛用户数据的基础上，分别成立了腾讯征信、芝麻信用等新的业务关联企业，而这些征信企业进而衍生出相关“刷脸”业务，将其扩展到租车、租房等领域。