【干货】常用的6种数据分析方法

CDA数据分析师 · 公众号 · 大数据 · 2024-09-14 09:45

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分析方法简单来说，就是有条理的思路，它有助于我们在分析问题时将零散的想法整理成有条理的思路，并且能帮助我们全面的、多方位的分析问题。

对比分析

对比分析就是比较两个相关的指标，以展示规模、水平、速度等。常见的对比方法有时间对比（如同比、环比、定基比）、空间对比和标准对比。比如，本周和上周的对比是环比，本月第一周和上月第一周的对比是同比，所有数据和今年第一周的对比是定基比。这样可以分析业务增长和速度。

聚类分析

聚类分析是指将数据对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。

聚类分析直观且简单，主要用于用户、页面或内容、来源的分类。例如，在页面分析中，可以通过聚类分析相似页面的数据，以提高分析准确性，避免跳出率等指标的不准确。

漏斗分析

漏斗分析是业务分析的基础模型，通常用于设置最终转化目标，比如完成交易。它帮助我们发现两个问题：过程中的漏损点和不必要的过程。通过漏斗分析，我们可以找到并解决这些问题。

漏斗分析通过模拟用户在特定路径上的行为转化过程，可以帮助了解用户在各个关键步骤的转化率和流失率，定位用户流失的环节和原因

同期群分析

同期群分析（Cohort Analysis）是对比不同同期群之间的相同指标，如留存率、活跃度等，从而分析用户行为的变化和产品效果。

同期群分析在数据运营中很重要，特别是在互联网运营中。它通过比较相同性质的群体的留存情况，分析影响用户留存的因素。这个方法简单直观，通过图表展示用户在一定时间内的留存或流失情况。

AB测试

AB测试是一种快速验证的方法。比如，发现漏斗转化中间有问题，尝试改变价格进行测试，一部分用户看到老价格，另一部分看到新价格。如果新价格提高了转化率，就可以确定新价格是有效的。

因为AB测试是检验来自两个组样本平均数的差异性,从而判断它们各自代表的总体的差异是否显著,因此使用的是两个总体均值之差的检验。

埋点分析

SDK埋点

SDK埋点是指在软件开发过程中，将第三方统计分析工具的统计代码（SDK，Software Development Kit）嵌入到应用程序的关键位置，以收集和分析应用程序的使用数据。这些数据可以帮助开发者了解用户行为、喜好、使用时长等信息，从而优化产品设计、提升用户体验和推广效果。

SDK：软件开发工具包，为开发者提供一系列预先编写好的代码库，以方便快速地调用各种功能接口。

埋点：在应用程序中插入代码，以收集和分析用户行为数据。

埋点分析依赖于足够的基础数据。通过分析用户的浏览行为、轻度交互、重度交互和交易行为，了解用户行为的各个层面。轻度行为可以用自助埋点技术，重度行为和交易事件则需通过SDK进行批量埋点。

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