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本文作者分享了6个常用的数据分析方法，并联合现实案例举行了分析拓展，渴望能对你有资助。
一个产物，如果你不能衡量它，你就不能相识它，自然而然，你就无法改进它。数据分析说到底，就是如许一个工具——通过数据，我们可以衡量产物，可以相识产物，可以在数据驱动下改进产物。
在数据分析范畴，我们套用道家夸大的四个字来说，叫“道、法、术、器”
- “道”则是指方向，是引导头脑，是战略；
- “法”则是指选择的方法，有句话说“选择比积极告急“
- “术“则是指操纵技能，是技能的高低、服从的高下。好比使用分析工具的技能（如用Excel举行数据分析的水平）；
- “器“则是指物品和工具，在数据分析范畴指的就是数据分析的产物或工具，“工欲善其事，必先利其器”。
而在数据分析和产物、运营优化方面，数据分析方法是其焦点，属于“法”和“术”。
那么数据分析方法都有哪些呢？下面诸葛君为各人先容数据分析过程中常用的6种分析方法。
01 细分分析法
细分分析法是最常用的数据分析方法，对一个指标按差别的维度举行细分查察，通常就能找到影响数据指标涨幅的缘故因由。细分方法可以分为两类：
一类是徐徐分析，好比：来北京市的访客可分为向阳，海淀等区；
另一类是维度交错，如：来自付费SEM的新访客。
以诸葛io电商demo为例：
对【付款乐成】变乱按【省份】属性细分查察，可以或许清晰的看出【北京】地区的涨幅与【付款乐成】数据指标涨幅关系非常细密。
（图为诸葛io demo实操页面）
细分分析法除了对指标非常举行深入分析之外，平常的数据指标，如果想要知道该指标的各占比环境，也会经常用到细分功能。好比注册乐成指标中有多少占比是男性，多少占比是女性；付款乐成中会员的占比是多少，非会员的占比是多少。细分是个常用到不能常用的功能。
02 漏斗分析法
转化漏斗分析是业务分析的根本模子，最常见的是把终极的转化设置为某种目的的实现，最范例的就是完成买卖业务。在使用漏斗过程中除了选择各步调的变乱外，还须要特别留意漏斗的转化时间。差别应用场景转化时间各不类似。好比在申请得到贷款授信上，可以按同一会话来看转化环境；电商类的转化时间可以按同一天内来看转化环境；具体的要根据现实业务场景来设置转化的周期。
（图为诸葛io demo实操页面）
除了通过漏斗的方式来看各流程之间的转化，另有一种环境是盘算转化率，好比新增用户到注册乐成的转化率是多少，这类转化一样平常通过两个变乱举行四则运算来实现。
（图为诸葛io demo实操页面）
漏斗分析模子已经广泛应用于网站和APP的用户运动分析中，比方流量监控、CRM体系、SEO优化、产物营销和贩卖等一样平常数据运营与数据分析工作中。
03 留存分析法
留存分析法是一种用来分析用户到场环境和活泼水平的分析模子，从用户的角度来说，留存率越高就分析这个产物对用户的焦点需求也把握的越好，转化成产物的活泼用户也会更多，终极能资助公司更好的红利
当下获客本钱非常昂贵，通过广告渠道获取的用户固然渴望他们只管多的可以或许留存下来。通过留存分析找到留存下来的用户，找出留存下来的用户他们是由于平台给他们通报什么代价他们才留存下来，如果把这个平台代价能更好的通报给新来的用户，那就能让更多新用户留存下来。
除了提升新增用户留存外，还须要时候关注团体用户的留存环境，通过细分、对比等方式，探求高留存用户的特性，提升团体用户的留存环境。
（图为诸葛io demo实操页面）
04 画像分析法
在数据分析中，经常会用到用户画像分析，好比在漏斗转化过程中，有200个用户在某个流程中流失了，那我们须要对这200个用户举行画像查察，查察具备什么样特性的用户特别容易流失。再好比我们去广告投放之前，我们须要知道产物焦点用户的用户画像，如许在选择广告渠道上面就会非常得心应手，在换量的渠道上，也可以评估他们的用户群体和我们产物的用户画像是否同等，有多大比例上重叠的。
（图为诸葛io demo实操页面）
05 对比分析
对比分析告急是将两个相互接洽的指标数据举行比力，一个指标本身大概看不出多少有用信息，但将两组数据举行对比，可以或许解读的维度就相较之前会多一些，通过类似维度下的指标分析，可以发现业务在差别阶段的标题。
常见的对比方法包罗：时间对比、空间对比、尺度对比。
好比绝对值或比例值对比，环比或同比对比，跟偕行业大概本身举行对比，亦大概通太过别差别用户群，用户群之间举行对比分析。
以诸葛io电商demo为例：
对「查察商品详情」变乱以「商品分类」属性细分，对「搜狗用户群」与「百度用户群」举行对比分析，我们可以很清晰的查察到「来自百度」的用户比例更高，为之后运营工作开展奠基了底子。
（图为诸葛io demo实操页面）
06 AB测试
增长黑客的告急头脑之一，是不要做一个大而全的东西，而是不停做出可以或许快速验证的小而精的东西，快速验证，那怎样验证呢？告急方法就是AB测试。当我们从数据中找到标题标时间，我们须要验证洞见是否准确，这时间就须要AB测试的资助，将一批用户引导到新的运营方案上，之厥后验证洞见是否准确。只有从用户中得到验证的假设才是有代价的。
好比：你发现漏斗转化中中央有毛病，假设肯定是商品代价标题导致了流失，你看到了标题，也想出了主意。但主意是否准确，要看真实的用户反应，于是接纳AB测试，一部分用户还是看到老代价，一部分用户看到新代价，若你的主意真的管用，新代价就应该有更好的转化，若真云云，新代价就应该确定下来，云云反复优化。
固然除了上面提到的分析方法之外，另有其他的分析方法，好比热力图分析、归因分析等等，分析方法更多是术的层面，在使用哪种分析方法之前，还是须要界说清晰标题和通过那些维度去探求突破口，再借助数据分析方法，如许才华到达事半功倍的结果。
作者：诸葛io，微信公众号：诸葛io
本文由 @诸葛io 原创发布于大家都是产物司理。未经答应，克制转载。
题图来自Unsplash，基于CC0协议。
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发表于 2024-5-2 19:30:42
