你知道數據分析方法有哪些嗎？數據分析更多的是基于業務背景，從數據中提取和總結出隱藏在背后的信息，尋找有價值的東西。因為在這一過程中數據是客觀存在的，所以是人為的。對同一資料的不同人所作的解釋，其結論可能不同，甚至完全相反，但其結論本身并無錯誤，因此，從客觀資料到主觀資料，需要一些科學的分析方法，作為橋梁，幫助資料信息更好、更全面、更快速地傳遞。接下來，小編就給大家帶來數據分析方法有哪些的相關介紹，一起來看看吧。

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數據分析方法有哪些？

1.趨勢分析

   當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。

   趨勢分析通常用于長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只制作一個簡單的數據趨勢圖，但并不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背后的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。

2.對比分析

   水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。

   縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。

   許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。

3.象限分析

   根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。

   在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然后選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標準。對于高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。

4.交叉分析　　

   比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，并從多個角度執行組合分析。分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。

   交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據并找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

   數據分析常見維度有：

   分時：數據在不同時間段是否有變化。

   子通道：不同流量來源的數據是否發生變化。

   子用戶：新注冊用戶和舊用戶之間是否存在差異，高級用戶和低級用戶之間是否存在差異。

   按區域：不同區域中的數據是否有變化。交叉分析方法是從粗糙到精細的過程，也可以稱為細分分析方法。

5.用戶分析

   用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像等。在剛剛說到的RARRA模型中，用戶活躍和留存是非常重要的環節，通過對用戶行為數據的分析，對產品或網頁設計進行優化，對用戶進行適當引導等。

   通常我們會日常監控「日活」、「月活」等用戶活躍數據，來了解新增的活躍用戶數據，了解產品或網頁是否得到了更多人的關注，但是同時，也需要做留存分析，關注新增的用戶是否真正的留存下來成為固定用戶，留存數據才是真正的用戶增長數據，才能反映一段時間產品的使用情況。

6.細分分析法

   在數據分析概念被廣泛重視的今天，粗略的數據分析很難真正發現問題，精細化數據分析成為真正有效的方法，所以細分分析法是在本來的數據分析上做的更為深入和精細化。

   例如分析北京地區課程轉化情況，要細分到學生類型不同，小初高中不同階段學生，細分到北京不同地區，海淀、朝陽、西城各地區情況不同，細分到不同學科等等，在數據分析的過程中，由粗到細，通過粗略的數據展示整體情況，細化到局部，分析具體原因。

  數據分析更多的是基于業務背景，從數據中提取和總結出隱藏在背后的信息，尋找有價值的東西。因為在這一過程中數據是客觀存在的，所以是人為的。對同一資料的不同人所作的解釋，其結論可能不同，甚至完全相反，但其結論本身并無錯誤，因此，從客觀資料到主觀資料，需要一些科學的分析方法，作為橋梁，幫助資料信息更好、更全面、更快速地傳遞。以上就是小編為大家帶來的數據分析方法有哪些的相關介紹，希望對您有幫助。