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最实用的5种方法 数据分析常用方法有哪些

一定做过数据分析 。
的同学一定接触过很多分析方法，比如漏斗法，同期群，A/B测试等等 。并且由于不同版本的演绎，造成了分析方法种类繁多，令人眼花缭乱，甚至高深莫测 。其实真不用把分析方法看的太高大上了，所有的分析方法总结起来就两种：分类和对比，分类和对比，分类和对比，重要的事情说三遍，并且大部分的分析方法都是这两者的结合
为什么数据分析意味着分类和比较？
以我家宝宝为例 。我家宝宝3岁多了 。现在他可以通过分类对比来做数据分析 。有一天，他妈妈给他带了一个大白兔奶糖和一个德芙巧克力，问他选哪个 。小家伙犹豫了1分钟，最后选择了德芙巧克力 。第二天，他妈妈给他带了两个大兔子奶糖和一个德芙巧克力，问他选哪个 。小家伙又犹豫了一分钟，但这次他选择了两个大兔子奶糖 。
其实这两个选择是被小家伙们分类对比的 。首先他把太妃糖和巧克力分了两类，没有混淆，不然不会犹豫这么久 。然后做一个对比 。第一次对比的结果是一块糖不如一块巧克力，所以我选了一块巧克力 。第二次比较的结果是两片奶糖比一块巧克力好吃，所以我们选了两片奶糖 。你看，每个人，每个3岁的孩子都会做数据分析 。当然，实际业务中的分析方法确实比较复杂，但总而言之，也是这两种方法的推演 。我们先来看看最基本的比较分析和分类分析是如何应用的:
对比分析 比较，顾名思义，就是比较两个或两个以上的数据，分析它们之间的差异，从而发现数据的变化和规律 。比较分析分为静态比较和动态比较，用于判断某个数据的好坏，以及某个数据之间的差异 。
怎么对比分析？一般来说，在数据分析中，我们可以从这样的角度进行比较 。
时间对比：同比、环比、变化趋势 空间对比：不同城市、不同产品对比 目标对比：年度目标、月度目标、活动目标 用户对比：新用户vs老用户、注册用户vs未注册用户等 竞品对比：渠道、功能、体验和流程、推广和收入分类分析 分类是将总体分析对象中具有不同属性的对象区分开来，将具有相同属性的对象组合在一起，保持每组内对象属性的一致性和组间属性的差异性，从而进一步利用各种数据分析方法揭示内在的数量关系 。最终目的是便于比较，所以常与对比分析一起使用 。
分类一般有以下几种分类方法:
不同时间分组：日、周、月、年等 不同产品类型分组：产品属性；产品区域 不同用户类型分组：人口属性（性别、年龄）；客户价值；消费频次 不同渠道分组：线上渠道、线下渠道；付费渠道、免费渠道案例:在分析一个App的留存率时，发现有下降的趋势 。为了更好的定位问题，对不同渠道的留存率进行分组分析 。通过分析发现，IOS渠道和应用市场渠道留存率下降明显，而且由于这两个渠道用户占比最大，应该对整体留存率影响最大 。然后，通过对这两个渠道的订单完成情况分析，发现接单情况对留存的影响最大，接单时间越长留存越差，不接单率越高留存越差 。所以目前要提高接单率和订单完成的及时性 。
了解了最基本的分类和比较分析方法，我从分类和比较的角度帮你了解五种常用的数据分析方法:转化漏斗分析、联立群分析、AB检验、用户来源分析、矩阵分析 。
转化漏斗分析 转化漏斗分析是最常用的模型，也是成长黑客理论的基础 。特别适合交易
最典型的例子就是电商行业 。获得了多少新用户(浏览)，激活了多少用户(注册)，还有多少用户访问网站(留存)，有多少用户购买了产品(收益)，有多少用户帮助推广(传播) 。漏斗主要帮助我们解决链接用户流失最多的问题 。
转化漏斗也是一个分类对比的过程 。分类就是把用户的行为过程分为五步，对比就是看哪一步用户流失严重 。比如用户在注册阶段流失很多，推测是注册流程太繁琐，体验太差，可以对症下药 。
同期群分析 队列分析在数据运营领域非常重要，尤其是产品改版后的用户留存 。防止某个时间点改版后用户留存率明显下降而不被察觉 。
所谓同步分组分析法，就是将用户按照初始行为的发生时间进行分组(即同步分组) 。然后对同一生命周期阶段的用户进行垂直分析，从而比较相似群体随时间的差异 。通过同期不同群体的对比，可以从整体上看出用户的表现是变好了还是变差了 。从而验证产品改进是否取得成效 。
该模型的分类是将同一生命周期阶段的用户按照时间窗口进行分类 。比较就是比较同一生命周期阶段不同用户群体的表现 。横向分类，纵向比较


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