文中创作者分享6个常见的数据分析方法，并联系实际实例进行分析扩展，我希望你能对大家有所帮助。
一个产品，如果不能考量它，不就好了了解它，顺理成章，你也就没法改善它。数据统计分析归根结底，就是这样一个专用工具——根据数据信息，我们能考量商品，能够了解市场，还可以在数据驱动下改善商品。
在大数据分析方面，大家套入道士谈到的四个字而言，叫“道、法、术、器”
- “道”乃是指方位，是指导思想，是发展战略；
- “法”乃是指挑选的办法，有句话说“选择比努力关键“
- “术“乃是指实际操作技术性，是技能多少、的效率胜负。例如应用数据分析工具的专业技术（或用Excel开展数据统计分析的水准）；
- “器“乃是指物件和专用工具，在大数据分析行业指的是数据统计分析的产品或者专用工具，“磨刀不误砍柴工，工欲善其事”。
但在数据统计分析与产品、运营优化层面，数据分析方法是其主要，归属于“法”和“术”。
那样数据分析方法有哪些呢？下边诸葛君给大家介绍数据分析过程常用的6种统计分析方法。
01 细分分析方法
细分分析方法是常用数据分析方法，对一个指标值根据不同的纬度开展细分查询，通常就可以找到危害指标数据上涨幅度的主要原因。细分方法来分为两种：
一类是逐渐剖析，例如：来北京市的访问者可以分为向阳，海淀等区；
另一类是层面交叉式，如：来源于付钱SEM新的访问者。
以诸葛io电子商务demo为例：
对【支付成功】事情按【省区】特性细分查询，可以清楚的看得出【北京市】区域内的上涨幅度与【支付成功】指标数据上涨幅度关联十分密切。
（图为诸葛io demo实际操作网页页面）
细分分析方法还对指标值出现异常开展详细分析以外，平日的指标数据，如果你想要知道该指标各占有率状况，也经常会使用细分作用。例如成功注册指标值中有多少个占有率是男人，是多少占有率是女人；支付成功中会员占有率多少钱，非VIP的占有率多少钱。细分是一个常见到不可以常见的作用。
02 布氏漏斗分析方法
转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的就是把最后的转化设为某类目的完成，最著名的便是达成交易。使用布氏漏斗环节中除开挑选各流程事件外，还要特别注意布氏漏斗的转化时长。不一样应用领域转化时长不尽相同。例如在申请办理得到贷款授信上，可以按照同一对话看来转化状况；电子商务类转化时间能按同一天内看来转化状况；具体要按照实际需求场景来设定转化的时间。
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除开根据布氏漏斗的形式看来各步骤间的转化，还有一种情况就是测算转化率，例如新增加用户到成功注册的转化率为是多少，这种转化一般通过2个事情开展四则运算来达到。
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漏斗分析实体模型早已广泛用于网站或APP的用户行为分析中，比如流量管理、CRM系统软件、SEO提升、商品营销和销售等日常互联网运营与数据分析工作中。
03 留存分析方法
留存分析方法是一种用于剖析用户参加情况及活跃性水平的分析方法，从用户的角度来讲，留存率越大就证明这款产品对用户的基本需求也掌握的就越好，转化成新产品的活跃性用户也会更多，最后能够帮助企业更强的收益
时下推广费用十分价格昂贵，根据广告渠道获得的用户自然希望她们尽可能多的可以留存出来。根据留存剖析寻找留存出来的用户，找到留存出来的用户她们是由于服务平台给他传递什么使用价值他们才留存出来，如果将这一平台价值能更好地传达给新来用户，那就可让广大新用户留存出来。
除开提高新增加用户留存外，还要密切关注总体用户的留存状况，根据细分、比照等形式，找寻高留存用户的特点，提高总体用户的留存状况。
（图为诸葛io demo实际操作网页页面）
04 肖像分析方法
在数据统计分析中，常常要用到用户画像分析，例如在布氏漏斗转化环节中，有200个用户在某一个环节中丢失了，那么我们必须对这200个用户开展肖像查询，查询具有怎样特点的用户很容易外流。又比如大家去广告营销以前，大家要搞清楚商品关键用户的用户肖像，那样在挑选广告渠道上边就会很游刃有余，在换量的途径上，还可以评定学生的用户人群跟我们新产品的用户肖像是否一致，到底有多大占比上重复的。
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05 数据分析
数据分析通常是把两个相互依存的指标数据进行对比，一个指标值自身很有可能看不出来是多少有效信息内容，但将2组数据信息进行比较，可以理解的层面就相比以前会多一些，根据同样层面中的指标分析，不难发现业务流程在各个阶段问题。
普遍对比方式包含：时间对比、室内空间比照、规范比照。
例如平方根或比例值比照，同比或同期相比比照，跟同业竞争或自己进行比较，亦或根据区划不一样用户群，用户群之间数据分析。
以诸葛io电子商务demo为例：
对「查询宝贝详情」事情以「产品分类」特性细分，对「搜狗搜索用户群」与「百度搜索用户群」开展数据分析，我们能非常清晰的检查到「来源于百度搜索」的用户占比更高一些，为以后营销工作进行打下基础。
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06 AB检测
增长黑客的主要思想之一，是不能做一个专而精的东西了，反而是持续作出能够迅速检验的小而美的东西了，迅速认证，那如何验证呢？关键办法就是AB检测。在我们从数据中寻找问题时，大家通过验证洞悉正确与否，这个时候就需要AB测试帮助，将一批用户引向一个新的营销方案上，以后来检验洞悉正确与否。仅有从用户中获得检验的假定才算是有意义的。
例如：你就会觉得布氏漏斗转化中中间是系统漏洞，假定一定是产品价格难题造成了外流，你看到难题，也想出想法。但想法正确与否，需看真实用户反映，因此选用AB检测，一部分用户或是见到老价钱，一部分用户见到新价格，若你想法确实有用，新价格就应当得到更好的转化，要是这般，新价格就应当定下来，如此循环提升。
其实除了前面提到的统计分析方法以外，还有其他统计分析方法，例如热力地图剖析、归因分析这些，统计分析方法更多的是术层面上，使用哪一种统计分析方法以前，也是需要界定清晰问题与根据这些层面去寻找突破口，再依靠数据分析方法，这样才可以取得事半功倍的效果。
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