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简述数据分析的7种方法 数据分析的方法有哪些

做大量的数据分析
或者刚接触数据分析的小伙伴，不知道怎么做数据分析 。一点思路都没有，今天就给大家盘点数据分析师常用的数据分析方法 。希望看完此文的小伙伴，有一个清晰的数据分析思维 。
方法论和方法的区别是什么？
方法论是从宏观角度，从管理和业务角度的分析框架，指导我们下一步具体的分析方向 。方法是一个微观概念，指的是我们在具体分析过程中使用的方法 。
数据分析方法
数据分析的方法论有很多，这里我就介绍一些常用的框架 。
1 。害虫分析方法
PEST是一个面向企业的宏观环境分析模型，从政治、经济、社会、技术四个方面来分析企业的内外部环境，适用于宏观分析 。
四要素也叫“害虫害虫”，害虫要求高层管理人员具备相关的能力和素质 。PEST分析和外部整体环境因素可以结合起来，总结SWOT分析中的机会和威胁 。PEST/杵、SWOT和SLEPT可以作为企业和环境分析的基本工具 。
2 。SWOT分析
本文从优势、劣势、机会、威胁四个方面分析了内外部环境，适合宏观分析 。
SWOT分析法是一种用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司战略与公司内部资源和外部环境有机结合起来的科学分析方法 。运用这种方法，可以全面、系统、准确地研究研究对象的情况，从而根据研究结果制定相应的发展战略、规划和对策 。
3，5W2H分析方法
本文从七个常见维度分析问题:为什么、何时、何地、什么、谁、如何、多少 。广泛应用于企业管理和技术活动中，对决策和执行活动和措施也很有帮助，也有助于弥补考虑中的疏漏 。
4、4P理论
根据经典营销理论，产品、价格、渠道和促销是影响市场的重要因素 。
5、AARRR
黑客越来越多的盗版法则，一个以用户为中心，专注于转化率的漏斗状数据收集和测量模型，从获取、激活、留存、收入、引荐五个环节生长 。
AARRR在应用推广和运营的各个层面(阶段)要注意一些指标 。在整个AARRR模型中，这些量化指标占有非常重要的地位，很多指标的影响是跨多个层面的 。及时获取这些指标的具体数据，对于应用的成功运行至关重要 。
数据分析的方法论有很多，这里就不一一列举了 。没有最好的方法论，只有最适合的 。
从数据分析的方法论上也可以知道，数据分析的意义在于将混沌的数据转化为看得见、看得见的图像，从而做出准确的决策 。在大数据时代，技术和分析哪个更重要，文中也阐述了分析的重要性 。
数据分析的七种方法
1 。趋势分析
趋势分析是最简单、最基本、最常用的数据监测和数据分析方法 。通常我们在数据分析产品中构建数据指标的折线图或直方图，然后持续观察，重点关注异常值 。
在这个过程中，我们应该选择第一个关键指标(OMTM，One Metter的度量)，不要被虚荣的度量所迷惑 。
以社交app为例 。如果把下载量作为第一关键指标，可能会误入歧途 。因为用户下载了APP并不代表他用过你的产品 。在这种情况下，建议将DAU(日活跃用户)作为第一个关键指标，只有启动并执行了某项操作的用户才可以统计 。只有这样，指标才具有实际意义，经营者才应该重点关注这些指标 。
2 。多维分解
多维分解是指根据业务需求从多个维度拆分指标；这里的维度包括但不限于浏览器、访问源、操作系统、广告内容等等 。
为什么需要多维拆卸？有时候你看不出一个非常笼统或者最终的指标有什么问题，但是拆分之后，很多细节就会浮现出来 。
比如某网站的跳出率为0.47，平均访问深度为4.39，平均访问时间为0.55分钟 。如果你想增加用户的参与度，很明显这样的数据会让你无从下手；但是你把这些指标拆开之后，你会发现很多想法 。
3 。对用户进行分组
用户分组主要有两种方式:维度和行为组合 。
【简述数据分析的7种方法 数据分析的方法有哪些】第一种是按照维度对用户进行分组，比如按照地域维度，包括北京、上海、广州、杭州等地的用户；从用户登录平台分组，包括PC、平板、移动用户 。
第二种是根据用户行为的组合进行分组，比如每周登录社区三次的用户和每周登录社区不到三次的用户的区别，我会在后面的留存分析中介绍 。
4 。用户详细调查
如前所述，用户行为数据也是一种数据，观察用户在你的产品中的行为路径是一种非常直观的分析方法 。在用户聚类的基础上，一般选取3-5个用户进行详细调查，可以涵盖用户在聚类中的大部分行为规律 。


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