目前，對資料分析的方法主要有以下幾種。

1．視覺化分析

對於大資料進行分析的是大資料分析師，也有普通的使用者。但無論是分析師還是普通使用者對資料分析第一步就是視覺化分析。

因為視覺化分析能夠更為直接的顯示出大資料的特點，還能夠輕易地被我們所接受所理解，就像看圖說話一樣一目瞭然。

2．資料探勘法

大資料分析的核心就是對資料進行挖掘，不同資料的挖掘也是根據資料的不同型別，這樣才能更準確的呈現出資料的特徵，這也是被全世界統計學家和大資料學人員所公認的在各種分析法中能夠深入資料內部，挖掘出資料最大的價值。

另一個方面也是因為挖掘資料的方法能夠更快的處理大資料。如果一個分析資料的方法耗上幾年才能得出結果，那大資料也就沒有什麼價值了。

3．預測分析法

大資料領域內最重要的應用之一就是預測，而預測分析法可以從大資料中挖掘出特點，透過特點建立模型，然後再把模型帶入到資料中去，來預測未來的趨勢。

4．語義引擎法

非結構化資料的多樣化給資料的分析帶來了不小的挑戰，企業需要利用一套工具去進行分析，抽取有用的資料。語義引擎的設計需要足夠的人工智慧從資料中主動的提取資訊。

資料分析離不開資料的管理和資料的質量。有效的管理高質量的資料，無論是在商業的應用領域還是在大資料的研究領域，都要保障資料分析的準確與價值。

在資料分析中，資料分析思維是框架式的指引，實際分析問題時還是需要很多“技巧工具”的。就好比中學裡你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接開平方法、因式分解法。

資料分析裡也有技巧，在一些通用的分析場景下可以快速使用，而且對未來構建資料分析模型也有幫助。

接下來就分享常見的5種資料分析方法，分別是：公式法、對比法、象限法，二八法，漏斗法，常常多種結合一起使用。

注：主要偏思維層面的，基於業務問題對資料的探索性分析，不同於專業統計學中的資料處理方法。

一、公式法

所謂公式法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素，這個我在指標化思維中提到過。

舉例：分析某產品的銷售額較低的原因，用公式法分解

某產品銷售額=銷售量 X 產品單價銷售量=渠道A銷售量 + 渠道B銷售量 + 渠道C銷售量 + …渠道銷售量=點選使用者數 X 下單率點選使用者數=曝光量 X 點選率

第一層：找到產品銷售額的影響因素。某產品銷售額=銷售量 X 產品單價。是銷量過低還是價格設定不合理？

第二層：找到銷售量的影響因素。分析各渠道銷售量，對比以往，是哪些過低了。

透過對銷售額的逐層拆解，細化評估以及分析的粒度。

公式拆解法是針對問題的層級式解析，在拆解時，對因素層層分解，層層剝盡。

二、對比法

對比法就是用兩組或兩組以上的資料進行比較，是最通用的方法。

我們知道孤立的資料沒有意義，有對比才有差異。一些直接描述事物的變數，如長度、數量、高度、寬度等。透過對比得到比率資料，增速、效率、效益等指標，這才是資料分析時常用的。

比如用於在時間維度上的同比和環比、增長率、定基比，與競爭對手的對比、類別之間的對比、特徵和屬性對比等。對比法可以發現數據變化規律，使用頻繁，經常和其他方法搭配使用。

下圖的AB公司銷售額對比，雖然A公司銷售額總體上漲且高於B公司，但是B公司的增速迅猛，高於A公司，即使後期增速下降了，最後的銷售額還是趕超。

三、象限法

透過對兩種及以上維度的劃分，運用座標的方式表達出想要的價值。由價值直接轉變為策略，從而進行一些落地的推動。象限法是一種策略驅動的思維，常於產品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。

還有經典的RFM模型，把客戶按最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額 (Monetary)三個維度分成八個象限。

象限法的優勢：

1.找到問題的共性原因

透過象限分析法，將有相同特徵的事件進行歸因分析，總結其中的共性原因。例如上面廣告的案例中，第一象限的事件可以提煉出有效的推廣渠道與推廣策略，第三和第四象限可以排除一些無效的推廣渠道；

2.建立分組最佳化策略

針對投放的象限分析法可以針對不同象限建立最佳化策略，例如RFM客戶管理模型中按照象限將客戶分為重點發展客戶、重點保持客戶、一般發展客戶、一般保持客戶等不同型別。給重點發展客戶傾斜更多的資源，比如VIP服務、個性化服務、附加銷售等。給潛力客戶銷售價值更高的產品，或一些優惠措施來吸引他們迴歸。

四、二八法/帕累託分析

二八法也可以叫帕累托法則，源於經典的二八法則。比如在個人財富上可以說世界上20%的人掌握著80%的財富。而在資料分析中，則可以理解為20%的資料產生了80%的效果需要圍繞這20%的資料進行挖掘。往往在使用二八法則的時候和排名有關係，排在前20%的才算是有效資料。二八法是抓重點分析，適用於任何行業。找到重點，發現其特徵，然後可以思考如何讓其餘的80%向這20%轉化，提高效果。

一般地，會用在產品分類上，去測量並構建ABC模型。比如某零售企業有500個SKU以及這些SKU對應的銷售額，那麼哪些SKU是重要的呢，這就是在業務運營中分清主次的問題。

常見的做法是將產品SKU作為維度，並將對應的銷售額作為基礎度量指標，將這些銷售額指標從大到小排列，並計算截止當前產品SKU的銷售額累計合計佔總銷售額的百分比。

百分比在 70%（含）以內，劃分為 A 類。

百分比在 70~90%（含）以內，劃分為 B 類。

百分比在 90~100%（含）以內，劃分為 C 類。

以上百分比也可以根據自己的實際情況調整。

ABC分析模型，不光可以用來劃分產品和銷售額，還可以劃分客戶及客戶交易額等。比如給企業貢獻80%利潤的客戶是哪些，佔比多少。假設有20%，那麼在資源有限的情況下，就知道要重點維護這20%類客戶。

五、漏斗法

漏斗法即是漏斗圖，有點像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用於像新使用者的開發、購物轉化率這些有變化和一定流程的分析中。

上圖是經典的營銷漏斗，形象展示了從獲取使用者到最終轉化成購買這整個流程中的一個個子環節。相鄰環節的轉化率則就是指用資料指標來量化每一個步驟的表現。所以整個漏斗模型就是先將整個購買流程拆分成一個個步驟，然後用轉化率來衡量每一個步驟的表現，最後透過異常的資料指標找出有問題的環節，從而解決問題，最佳化該步驟，最終達到提升整體購買轉化率的目的。

整體漏斗模型的核心思想其實可以歸為分解和量化。比如分析電商的轉化，我們要做的就是監控每個層級上的使用者轉化，尋找每個層級的可最佳化點。對於沒有按照流程操作的使用者，專門繪製他們的轉化模型，縮短路徑提升使用者體驗。

還有經典的駭客增長模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即使用者獲取、使用者啟用、使用者留存、使用者收益以及使用者傳播。這是產品運營中比較常見的一個模型，結合產品本身的特點以及產品的生命週期位置，來關注不同的資料指標，最終制定不同的運營策略。

從下面這幅AARRR模型圖中，能夠比較明顯的看出來整個使用者的生命週期是呈現逐漸遞減趨勢的。透過拆解和量化整個使用者生命週期各環節，可以進行資料的橫向和縱向對比，從而發現對應的問題，最終進行不斷的最佳化迭代。

不過，單一的漏斗分析是沒有用的，不能得出什麼結果，要與其它相結合，如與歷史資料的對比等。

很多資料分析是在分析資料的時候都會使用一些資料分析的方法，但是很多人不知道資料分析的分析方法有什麼？對於資料分析師來說，懂得更多的資料分析方法是很有必要的，而且資料分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的資料分析方法，一般常用的資料分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、迴歸分析、方差分析等，我們要學會使用這些資料分析之前一定要懂得這些方法的定義是什麼。

第一先說因子分析方法，所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的資料中尋找內在的聯絡，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。

第二說一下回歸分析方法。迴歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關係的統計分析方法。迴歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。迴歸分析方法運用十分廣泛，迴歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元迴歸分析和多元迴歸分析；按照自變數和因變數之間的關係型別，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。

接著說相關分析方法，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關係，並對具體有依存關係的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關係是一種非確定性的關係。

然後說聚類分析方法。聚類分析指將物理或抽象物件的集合分組成為由類似的物件組成的多個類的分析過程。聚類是將資料分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的物件有很大的相似性，而不同簇間的物件有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本資料出發，自動進行分類。

接著說方差分析方法。方差資料方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的資料呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。

最後說一下對應分析方法。對應分析是透過分析由定性變數構成的互動彙總表來揭示變數間的聯絡。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關係。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

透過上述的內容，我們發現數據分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、迴歸分析、方差分析等分析方法以外，還有很多的數分析方法，而上面提到的資料分析方法都是比較經典的，大家一定要多多瞭解一下此類相關資訊的發生，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。