八種常見的數據分析方法

1數字和趨勢

採用數字和趨勢圖進行數據信息的展示最為直觀，從具體的數字和趨勢走向中可以更好地得到數據信息，有助於提高決策的準確性和實時性。

2維度分解

當單一的數字或趨勢過於宏觀時，我們可以通過不同維度對數據進行分解，以獲取更加精細的數據洞察。在進行維度選擇時，需要考慮此維度對於分析結果的影響。

3用戶分群

用戶分群即指針對符合某種特定行為或具有共同背景信息的用戶，進行歸類處理。也可通過提煉某一類用戶的特定信息，為該群體創建用戶畫像。
用戶分群的意義在於我們可以針對具有特定行為或特定背景的用戶，進行針對性的用戶運營和產品優化，比如對具有“放棄支付或支付失敗”的用戶進行對應優惠券的發放，以此來實現精準營銷，大幅提高用戶的支付意願和成交量。

4轉化漏斗
絕大部分商業變現的流程，都可歸納為漏斗。漏斗分析是常見的一種數據分析手段，比如常見的用戶註冊轉化漏斗，電商下單漏斗。整個漏斗分析的過程就是用戶從前到後轉化的路徑，通過漏斗分析可以得到轉化效率。
這其中包含三個要點：其一，整體的轉化效率。其二，每一步（轉化節點）的轉化效率。其三，在哪一步流失最多，原因是什麼，這些流失的用戶具有什麼特徵。

5行為軌跡

數據指標本身只是真實情況的一種抽象，通過關注用戶的行為軌跡，才能更真實地了解用戶的行為。
例如只看到常見的uv和pv指標，是無法理解用戶是如何使用你的產品的。通過大數據手段來還原用戶的行為軌跡，可以更好地關注用戶的實際體驗，從而發現具體問題。如果維度分解依舊難以確定某個問題所在，可通過分析用戶行為軌跡，發現一些產品及運營中的問題。

6留存分析
人口紅利逐漸消退，拉新變得並不容易，此時留住一個老用戶的成本往往要遠低於獲取一個新用戶的成本，因此用戶留存成為了每個公司都需要關注的問題。可以通過分析數據來了解留存的情況，也可以通過分析用戶行為找到提昇留存的方法。
常見的留存分析場景還包括不同渠道的用戶的留存、新老用戶的留存以及一些新的運營活動及產品功能的上線對於用戶回訪的影響等。

7A/B測試
A/B測試通常用於測試產品新功能的上線、運營活動的上線、廣告效果及算法等。

進行A/B測試需要兩個必備因素：
第一，足夠的測試時間；第二，較高的數據量和數據密度。
當產品的流量不夠大時，進行A/B測試很難得到統計結果。

8數學建模
涉及到用戶畫像、用戶行為的研究時，通常會選擇使用數學建模、數據挖掘等方法。比如通過用戶的行為數據、相關信息、用戶畫像等來建立所需模型解決對應問題。