如何做数据分析掌握这5个常用数据分析方法 _生活百科

如何做数据分析掌握这5个常用数据分析方法，小编带你了解更多信息。
想必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
为什么说数据分析就是分类和对比呢？
拿我家娃来举例子，我家娃3岁多了，他现在就会用分类和对比来做数据分析了。一天妈妈给他拿了一块大白兔奶糖和一块德芙巧克力，问他选哪个，小家伙犹豫了1分钟，最后选了德芙巧克力；第二天妈妈给他拿了两块大白兔奶糖和一块德芙巧克力，问他选哪个，小家伙又犹豫了1分钟，但这次他选择了两块大白兔奶糖。
其实这两次选择的过程，小家伙都做了分类和对比。他首先把奶糖和巧克力分成了两类，并没有混为一谈，否则就不会犹豫那么长时间了。然后再去做对比，第一次对比的结果是，一块奶糖不如一块巧克力好，所以选择了一块巧克力；第二次对比的结果是，两块奶糖是要比一块巧克力好的，所以选择了两块奶糖。大家看看，一个3岁的小孩都是会做数据分析的。当然，实际业务中的分析方法确实更加复杂，但归纳起来，也是这两个方法的演绎。我们先来看看最基础的对比分析和分类分析是如何应用的：
对比分析对比分析顾名思义就是将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们之间的差异，从而发现数据的变化情况和规律。对比分析法分为静态比较和动态比较两类，用来判断某个数据是好还是坏，以及某几个数据之间的差异性。
对比分析怎么比呢？一般在数据分析中我们可以从这样几个角度进行对比

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

分类分析分类分析就是把分析对象总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象合并在一起，保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的差异性，以便进一步运用各种数据分析方法来揭示内在的数量关系，最终目的是为了方便对比，所以经常和对比分析法一起用
分类分析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：在分析某App的留存率的时候发现有下降趋势，为了更好的定位问题所在，对不同渠道的留存率进行了分组分析，通过分析发现留存率降幅明显的是IOS渠道和应用市场渠道，且因为这两个渠道的用户量占比最大，应该对于整体留存率的影响最大；再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，对于完成订单接单时间越长留存越差，对于发布订单未接单率越高留存越差。所以，目前应该提高接单率以及提升完成订单的时效性。
了解了最基础的分类和对比分析法，下面我就从分类对比的角度去帮助大家理解数据分析常用的5个方法：转化漏斗分析、同期群分析、AB测试、用户来源分析、矩阵分析
转化漏斗分析

文章插图
转化漏斗分析是最常用的一种模型，也是增长黑客理论的基础。特别适合有交易型的业务
最典型的例子就是电商行业。获得了多少新用户（浏览），多少用户被激活（注册），多少用户还来光顾网站（留存），多少用户购买了产品（收入），多少用户帮助推广（传播）。漏斗主要帮助我们解决在哪个环节用户的流失最多
转化漏斗也是一个分类对比的过程。分类是把用户的行为过程分成了5个步骤，对比是看用户在哪个步骤中流失严重。比如用户在注册的阶段流失严重，推测是不是注册过程太繁琐，体验太差导致的，我们就可以对症下药。
同期群分析