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數據分析方法有很多，例如：細分分析、對比分析、漏斗分析、同期群分析等。

1、細分分析

是分析的基礎，單一維度下的指標數據的信息價值很低。細分方法可以分為兩類， 一是逐步分析； 二是維度交叉。

細分分析用于解決所有問題。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用到細分的方法。

2、對比分析

主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，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。

3、漏斗分析

轉化漏斗分析是業務分析的基本模型， 最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用app的時間超過10分鐘。

4、同期群分析

同期群（cohort）分析在數據運營領域十分重要，互聯網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用戶的留存。

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數據分析的流程：

1、明確目的，提出問題

2、數據采集：收集原始數據，數據來源可能是豐富多樣的。

3、數據處理：對收集到的原始數據進行數據加工。

4、數據轉換：通過探索式分析檢驗假設值的形成方式，在數據之中發現新的特征，對整個數據集有個全面認識。

5、數據分析：數據整理完成后，利用工具進行分析。

6、數據可視化

7、撰寫報告

數據分析方法論主要是從宏觀角度介紹如何進行數據分析，它就像是一個數據分析的前期規劃，搭建一個清晰的數據分析框架。對于具體的業務場景問題，就要靠具體的分析方法來支撐。