如今大數據已開始應用于各行各業，作為數據分析師要從這些數據中獲得精確的信息，數據分析是非常有力的，但當然還是要在具體情況下，嚴格選擇假設，采用科學的數據分析方法才能產生有價值的結果。接下來小編就給大家帶來10種數據分析方法是什么的相關介紹，一起來看看吧。

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10種數據分析方法是什么？

1、指標分析

   指標可以理解為用來描述事物數量。

   例如，我們最常見的度量：頁面瀏覽量(PV)，即描述頁面被瀏覽的次數；或者，如，轉換率，即描述轉換目標的次數。簡單地把它分為三類：誰，做了什么，結果如何。下面。

   明確重點關注的指標后，才能更好地做針對性的優化和改進，為產品運營的決策提供指導。

2、對比分析

   對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，

   對研究對象的規模大小、層次高低、速度快慢等相對數值進行量化展示和說明，通過同一維度下的指標對比，發現不同階段存在的問題。

  例如：本周和上周進行對比就是環比；本月第一周和上月第一周對比就是同比；所有數據同今年的第一周對比則為定基比。通過對比，可以分析業務增長水平，速度等信息。

3、比率分析

   指通過計算某個維度所占維度總量的比例，分析部分與總數比例關系的一種方法。

   公式：比率=某維度數值 / 總量 X 100%

   分析各指標所占的比例，可以更清楚地了解各地區的情況。那就是比率分析法。比較適合多品種、多區域的產品推廣。

4、轉化分析

   轉化分析指在一個統計周期內，完成轉化行為的次數占推廣信息總點擊次數的比率。

   計算公式為：轉化率=(轉化次數/點擊量)×100%

   常見的轉換分析模型是漏斗分析法，它能科學地反映用戶從開始到結束的各個階段的行為狀態和用戶轉換率。漏洞分析模型已被廣泛地應用于網站用戶行為分析和APP用戶行為分析中的流量監測、產品目標轉化等日常數據操作和數據分析工作中。

漏斗分析要注意的兩個要點：

● 不但要看總體的轉化率，還要關注轉化過程每一步的轉化率；

● 漏斗分析也需要進行多維度拆解，拆解之后可能會發現不同維度下的轉化率也有很大差異。

5、留存分析

   留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行后續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。

衡量留存的常見指標有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。我們可以從兩個方面去分析留存，一個是新用戶的留存率，另一個是產品功能的留存。

一項精確的留存分析功能可以判斷產品對用戶的價值，以及該產品是否真正具備留住用戶的能力。讓用戶的生命周期(使用產品的生命周期)跟在產品的生命周期后面，這樣產品就可以良性健康地發展下去。

6、分群分析

   即用戶分群是指用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，并進行后續分析。

   每天在處理數據時，常常會有這樣的需要：想要關注滿足某些條件的用戶，不僅要了解這些用戶的總體行為(訪問次數、訪問時長等)，而且還要了解哪些人特別適合這些條件。接著查看這些人的數據導出用戶名單，然后針對tips發送消息。有時候，我們更希望看到人們在使用特定功能時的特定行為。用來滿足這種需求的工具方法——用戶分組法，可以幫助我們對差異較大的群體分別進行深入的分析，從而探尋指標數字背后的原因，探索實現用戶增長的途徑。

   常見的用戶分群主要有兩種分法：

● 戶畫像分群，如年齡、性別、地域、用戶偏好等，畫像建設的焦點是為用戶群打“標簽”，一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特征標識，最后將用戶分群的標簽綜合，即可勾勒出該用戶群的立體“畫像”。畫像分群讓我們真正了解了用戶的某些特征，對業務推廣幫助很大。

● 用戶行為分群，根據用戶的注冊渠道和活躍習慣，制定不同的營銷推廣策略，有針對性地進行優化。

7、交叉分析

   交叉分析法又稱立體分析法，是在縱向分析法和橫向分析法的基礎上，從交叉、立體的角度出發，由淺入深、由低級到高級的一種分析方法。當我們需要找到變量之間的關系，從而發現數據特征、找到異常數據時會用到它。

   簡單來說交叉分析，就是多條件分析數據。對數據對象，在不同的時間、空間下，會有不同的數據展現，我們想要理清楚一個對象的具體情況，不能僅僅只考慮一個條件，而是要綜合多個條件進行分析。

8、分布分析

   分布分析是在特定維度下針對不同指標來對用戶進行歸類展現。它可以展現出用戶對產品的依賴程度。

分布分析主要作用：

（1）找到用戶分布規律

對同一指標下有關數據的統計和分析，挖掘用戶使用產品的規律，進一步修正和制定產品策略。

（2）增加客戶回訪率

分布分析從多角度分析幫助公司判斷用戶對產品的依賴程度。

（3）快速識別核心用戶群體

核心用戶群體是對公司貢獻最大的用戶群體，是公司最大的利潤來源。分布分析通過不同的維度篩選出核心用戶群體，做好資源配置，以最小的成本實現公司利潤最大化。

應用場景：

（1）用戶在一個月內的購買產品的支付次數分布。

（2）按照省份查看用戶在一個月內的購買產品的支付次數分布。

（3）用戶在一個月內實際支付訂單金額總和分布。

9、矩陣分析

   矩陣分析利用數學上矩陣的形式表示因素間的相互關系，從中探索問題所在并得出解決問題的設想。它是進行多元思考，分析問題的方法。矩陣圖可以讓數據分析變得簡單。

   矩陣圖表由兩個或更多維度數據組成。二維就能決定一點的相對位置。橫、縱向軸線的兩個維度可將矩陣劃分為四個象限，每一個象限可針對不同的策略，因此可根據所處象限的相對位置直接做出決策。由于矩陣圖具有彈性，維數不固定，兩個維數不同的維數可以分成不同的象限，不同的象限可以對應不同的決策。

當我們進行顧客調查、產品設計或者其他各種方案選擇，做決策的時候，往往需要確定對幾種因素加以考慮，然后，針對這些因素要權衡其重要性，加以排隊，得出加權系數。譬如，我們在做產品設計之前，向顧客調查對產品的要求。具體如下:

（1）市場調查數據分析。當我們進行顧客調查、產品設計開發或者其他各種方案選擇時，往往需要考慮多種影響因素，并確定各因素的重要性和優先考慮次序。矩陣數據分析法可以幫助我們通過對市場調查數據分析計算，判斷出顧客對產品的要求、產品設計開發的關鍵影響因素，最適宜的方案等。

（2）多因素分析。在某工序影響因素復雜且各因素間存在可量化的關系時，可以進行較準確的分析。

（3）復雜質量評價。通過對影響質量的大量數據進行分析，確定哪些因素是質量特性。

10、關聯分析

關聯分析是一種簡單、實用的分析技術，是指從大量數據集中發現項集之間的關聯性或相關性。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。

   以上就是小編為大家帶來的10種數據分析方法，在實際工作中，數據分析工作需要結合實際情況靈活運用，沒有最好的數據分析方法只有最適合的數據分析方法。希望這篇文章對您有幫助。