在各種各樣的企業中，數據變得越來越重要。近幾年來，企業收集的數據越來越多。由于數據量的快速增長，對分析員來說，數據分析及其方法變得越來越重要。在制定關鍵業務決策時，數據中的模式可以指導分析師獲取重要洞察力。那么，你知道數據分析的方法有哪些嗎？接下來，小編就給大家帶來數據分析的方法有哪些的相關介紹，一起來看看吧。

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數據分析的方法有哪些？

一、數據分析的類型有哪些？

　　數據分析方法有很多類型，以下是最常用的幾種類型：

　　數據挖掘：該技術涉及使用工具提取數據并檢查其關鍵模式和洞察力，它接受數字并將其轉換為信息。

　　統計分析：該技術檢查樣本以查找諸如中位數和偏差之類的信息，這些信息可以幫助分析人員找到相關模式。

　　診斷分析：該技術通過識別數據中的模式來解答為什么會發生某些問題。

　　預測分析：該技術使用現有數據來預判可能發生的情況，它可能是決策的關鍵方法。

　　還有其他類型的數據分析可以幫助將分析器引導至定量數據集中的重要模式。這些技術和數據分析類型對許多行業都很有價值，因為每個行業的數據使用量都在增加。

二、數據分析的重要性是什么？

   數據分析可以幫助將大量的數據和信息轉換成能夠指導企業的數據模式。分析家從數據中提取重要洞察力來幫助企業做出明智和可靠的決定。對企業來說，從數據中獲得洞察力可以幫助指導業務決策、產品開發和客戶擴展。資料分析也能惠及其它組織，如醫療保健工業和零售部門。如果沒有數據分析方法，就不可能從大量數據中提煉出有意義的信息。然而，沒有適當的數據準備，數據分析技術就會經常受阻。

三、數據分析的方法有哪些？

（1）AHP層次分析法

   層次分析法，簡稱AHP，是指將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。

   以用戶的忠誠度分析為例，忠誠度是一個偏定性的指標，我們需要用定量的數值進行衡量。那么我們可以用AGP層次分析法來分析，選取用戶使用頻率、最近使用時間、平均使用時長及平均使用頁面數四個可以量化的值進行衡量，產品經理對這四個值的權重進行定義，再對通過矩  陣分析，最終可以得到每個用戶的忠誠值，從而可以進行量化比較及分析。

   但AHP層次分析法會受人的主觀判斷影響，不同的人的權重分配不同時，可能得到的結果會相差較大，該分析方法存在一定的不客觀性。

（2）杜邦分析法

   杜邦分析法的核心思路是把問題一層層分解，直到反映出最根本的問題為止。

   以電商行業為例，GMV（網站成交金額）是考核業績最直觀的指標，當GMV同比或環比出現下滑時候，需要找到影響GMV的因素并逐一拆解。GMV下降如果是因下單用戶減少所造成的，那么是訪客數（流量）減少了，還是轉化率下降了呢？如果是訪客數減少了，那是因為自然流量減少了，還是因為營銷流量不足？

   用杜邦分析法會使我們清晰的找到影響結果的原因，特別對一些多個因素都會影響到的數據，是非常有效的分析方法。

（3）漏斗分析

   漏斗分析是一套流程式數據分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。現所有互聯網產品、數據分析都離不開漏斗，無論是注冊轉化漏斗，還是電商下單的漏斗，需要關注的有兩點。第一是關注哪一步流失最多，第二是關注流失的人都有哪些行為。

 四、數據分析的思路

1. 基于用戶路徑

   基于用戶路徑的思路是分析用戶的操作行為，主要根據每位用戶在App或網站中的點擊行為日志，分析用戶在App或網站中各個模塊的流轉規律與特點，挖掘用戶的訪問或點擊模式，進而實現一些特定的業務用途。如App核心模塊的到達率提升、特定用戶群體的主流路徑提取與瀏覽特征刻畫，App產品設計的優化與改版等。通過分析用戶的路徑行為，我們可以得出的典型路徑，從而對典型路徑進行針對性的優化。

   另外對于用戶路徑分析是一個定義用戶畫像標簽化的較好方法，例如對于一款社交類的電商app，我們可以通過用戶的app使用操作數據來進行劃分用戶，對于一個話題主動分析制作帖子的創造主動型用戶、熱衷于點贊評論的互動型用戶、默默看帖子不作反饋的潛水型用戶。

2. 基于產品節點

   基于產品節點的思路是通過某一個關鍵節點的轉化率或數據占比的分析，比如說對于一個電商app，加入購物車到下單成功的數據轉化率分析，優惠券的使用率分析，基于關鍵節點的數據分析可通過增加輔助功能進行優化分析，例如支付轉化率的提高可以加入倒計時/有xx人同時在搶等等，促使盡快完成支付。

   在推動決策過程中，數據分析一直是一種非常重要的能力，但這并不意味著它只是一個簡單的說法，一個好的數據分析師必須具備數據分析思維，并且通過收集數據進行更好的更新迭代。以上就是小編為大家帶來的數據分析的方法有哪些的相關推薦，希望對您有幫助。