數(shù)據(jù)分析一直是互聯(lián)網(wǎng)人辨別方向的不二法門，我們通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的觀測(cè)來(lái)判斷事物的發(fā)展趨勢(shì)，也常常利用數(shù)據(jù)的思維來(lái)辯證的為決策做參考。

下面就給大家詳細(xì)拆解七種常見的數(shù)據(jù)分析法，讓我們的數(shù)據(jù)分析少走彎路。

01象限分析法

從這張圖，你能分析出來(lái)什么呢？

X軸從左到右是點(diǎn)擊率的高低，Y軸從下到上是轉(zhuǎn)化率的高低，形成了4個(gè)象限，這就是我們要說(shuō)的象限分析法。

針對(duì)每次營(yíng)銷活動(dòng)的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注點(diǎn)，然后將這次營(yíng)銷活動(dòng)的效果歸到每個(gè)象限，4個(gè)象限分別代表了不同的效果評(píng)估。

象限一：高點(diǎn)擊高轉(zhuǎn)化，點(diǎn)擊高代表營(yíng)銷創(chuàng)意打動(dòng)了受眾，轉(zhuǎn)化高代表被打動(dòng)的受眾是產(chǎn)品的目標(biāo)用戶；

象限二：高轉(zhuǎn)化低點(diǎn)擊，同樣的，高點(diǎn)擊代表被打動(dòng)的受眾是產(chǎn)品的目標(biāo)用戶，但低點(diǎn)擊代表的是營(yíng)銷創(chuàng)意沒有打動(dòng)用戶；

象限三：低點(diǎn)擊低轉(zhuǎn)化，這個(gè)象限是最糟糕的營(yíng)銷活動(dòng)了，投放廣告點(diǎn)擊少，點(diǎn)擊用戶轉(zhuǎn)化低，創(chuàng)意無(wú)效，用戶不精準(zhǔn)；

象限四：高點(diǎn)擊低轉(zhuǎn)化，這個(gè)象限的營(yíng)銷活動(dòng)要給策劃和文案加雞腿，但就要給渠道扣績(jī)效了。這種象限的營(yíng)銷活動(dòng)一定程度上有標(biāo)題黨的嫌疑。

象限分析法有什么用？

1.找到問題的共性原因；通過(guò)象限分析法，將有相同特征的事件進(jìn)行歸因分析，總結(jié)其中的共性原因。例如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(wú)效的推廣渠道；

2.建立分組優(yōu)化策略；針對(duì)投放的象限分析法可以針對(duì)不同象限建立優(yōu)化策略，例如提升象限二的投放創(chuàng)意，象限四的投放渠道。

02公式拆解法

什么是公式拆解分析法？

所謂公式拆解法就是針對(duì)某項(xiàng)指標(biāo)，用公式表現(xiàn)該指標(biāo)的影響因素，例如日銷售額的影響因素是各商品的銷售額，找到影響因素后，需要對(duì)影響因素的影響因素進(jìn)行拆解。

看這張圖，以日銷售額為例做了一次公式拆解分析，這次拆解一共包括了5層，最后一層是對(duì)推廣效果的衡量。

第一層：找到日銷售額的影響因素

日銷售額=各商品的銷售額之和，也可以拆解為各渠道的銷售額之和、各銷售人員的銷售業(yè)績(jī)之和。公式拆解分析法的第一步是需要確定要分析的指標(biāo)，然后找到這個(gè)指標(biāo)的直接影響因素。

第二層：找到各商品銷售額的影響因素

各商品銷售額=銷售數(shù)量*單價(jià)

第二層拆解需要找到影響目標(biāo)指標(biāo)的影響因素，例如各商品銷售額的影響因素是商品的銷量和單價(jià)，這里是簡(jiǎn)單舉例算法，在實(shí)際分析中，還需要計(jì)算優(yōu)惠政策等因素。

第三層：找到銷售數(shù)量的構(gòu)成因素

銷售數(shù)量=店鋪新客購(gòu)買數(shù)量+店鋪老客購(gòu)買數(shù)量+復(fù)購(gòu)用戶購(gòu)買數(shù)量

這里對(duì)銷售數(shù)量的拆解是針對(duì)購(gòu)買人群的特征來(lái)劃分的，這樣分析的目的在于找出不同客群的購(gòu)買影響因素。而在實(shí)際應(yīng)用中，因分析目的的不同，對(duì)指標(biāo)影響因素的拆解也不同，例如銷售數(shù)量可以拆解為渠道A銷量+渠道B銷量+渠道C銷量。

第四層：找到新客的來(lái)源

店鋪新客購(gòu)買數(shù)量=渠道A轉(zhuǎn)化新客購(gòu)買數(shù)量+渠道B轉(zhuǎn)化新客購(gòu)買數(shù)量+渠道C轉(zhuǎn)化新客購(gòu)買數(shù)量+……

這樣拆分的目的在于找出不同渠道來(lái)源用戶的后續(xù)轉(zhuǎn)化特征，從而找到購(gòu)買力高的用戶來(lái)源渠道。

第五層：計(jì)算渠道推廣回報(bào)

渠道推廣回報(bào)的計(jì)算方式就是A渠道新客銷售額-推廣成本。

從日銷售額拆解到最后一步，是拆解出了對(duì)渠道推廣效果的分析，這是對(duì)店鋪新客的拆解，那么同樣，也可以對(duì)店鋪老客或者復(fù)購(gòu)客戶進(jìn)行拆解，例如復(fù)購(gòu)用戶可以拆解出復(fù)購(gòu)周期、復(fù)購(gòu)次數(shù)、累計(jì)復(fù)購(gòu)數(shù)量等因素，對(duì)復(fù)購(gòu)用戶給予特殊購(gòu)買通道或提供有約束力的購(gòu)買政策，例如年卡之類的

公式拆解法是針對(duì)問題的層級(jí)式解析，在拆解之前，不能盲目拆解，需要有目的性的找方向，從而挖掘原因。例如在上文案例的拆解過(guò)程中，拆解方向可以分為兩種，一種是對(duì)績(jī)優(yōu)指標(biāo)的拆解，找出銷售額上漲的原因，另一種是對(duì)績(jī)劣指標(biāo)的拆解，找出銷售額下降的原因。

03對(duì)比分析法

什么是對(duì)比分析法？

上面這張圖表是一個(gè)常見的柱狀圖，而柱狀圖的作用在于直觀對(duì)比各項(xiàng)數(shù)據(jù)之間的差異。

上面這張柱狀圖是針對(duì)9月份各渠道獲客統(tǒng)計(jì)的一個(gè)對(duì)比分析圖表，針對(duì)各渠道的下載量、訪問量、注冊(cè)量進(jìn)行對(duì)比。

對(duì)比要點(diǎn)一：對(duì)比建立在同一標(biāo)準(zhǔn)維度上

在這張圖中，首先要關(guān)注到的對(duì)比要點(diǎn)是各項(xiàng)數(shù)據(jù)的對(duì)比要基于同一維度。這張圖是針對(duì)9月份的渠道推廣效果的對(duì)比統(tǒng)計(jì)，9月份就是第一個(gè)對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)，也就是時(shí)間維度。

在時(shí)間維度下，后續(xù)對(duì)比的結(jié)果都是基于這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生的，也就是在9月份這個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)比，并不能用10月份的數(shù)據(jù)與這個(gè)圖表中的數(shù)據(jù)對(duì)比。當(dāng)然，除了時(shí)間維度，也可以使用空間維度，例如渠道A在1-12月每月的數(shù)據(jù)對(duì)比。無(wú)論用什么維度，對(duì)比要建立在一個(gè)大的標(biāo)準(zhǔn)下。

對(duì)比要點(diǎn)二：拆分出相關(guān)影響因素

在時(shí)間這個(gè)大維度下，我們對(duì)各渠道的獲客效果進(jìn)行了拆分，也就是將獲客效果衡量分為了訪問量、下載量和注冊(cè)量。這三個(gè)維度的數(shù)據(jù)作為判斷渠道獲客的標(biāo)準(zhǔn)，從對(duì)比中找出各渠道的優(yōu)劣。

例如通過(guò)這個(gè)圖表可以看出，渠道A的訪問量最高，渠道B的下載量最高，渠道A的注冊(cè)量最高，那么這樣的對(duì)比結(jié)果能夠說(shuō)明什么問題呢？

我們能夠看到，渠道A從訪問到下載的流失比較嚴(yán)重，渠道B從下載到注冊(cè)的流失比較嚴(yán)重，而渠道C在訪問量、下載量都低于其他渠道的基礎(chǔ)上，渠道C的注冊(cè)量與渠道A并沒有相差太多

也就是說(shuō)，我們可以提出一個(gè)假設(shè)，渠道C的獲客效果更好，為了印證這個(gè)假設(shè)，我們可以在影響因素中再加入渠道投放花費(fèi)這個(gè)維度，如果渠道A的高訪問是因?yàn)楦呋ㄙM(fèi)，渠道C的低訪問是因?yàn)榈突ㄙM(fèi)，那么基本可以印證這個(gè)假設(shè)。

對(duì)比要點(diǎn)三：各項(xiàng)數(shù)據(jù)對(duì)比需要建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)

在這張圖中能夠看到一個(gè)比較奇怪的現(xiàn)象，渠道B的下載量比訪問量還要高，為什么會(huì)這樣呢？

我們?cè)谶@張圖表中加入了一個(gè)中間標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一次標(biāo)準(zhǔn)換算。假設(shè)訪問量的真實(shí)數(shù)據(jù)為1萬(wàn)是，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)為1，下載量的真實(shí)數(shù)據(jù)為1千時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)為1，注冊(cè)量的真實(shí)數(shù)據(jù)為100時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)為1.

經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的換算，我們將各項(xiàng)數(shù)據(jù)放在一張圖表上時(shí)，對(duì)比的差異化會(huì)更明顯。

對(duì)比分析法的維度可以分為同比、環(huán)比、定基比等不同的對(duì)比方法：對(duì)比分析在于看出基于相同數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)下，由其他影響因素所導(dǎo)致的數(shù)據(jù)差異，而對(duì)比分析的目的在于找出差異后進(jìn)一步挖掘差異背后的原因，從而找到優(yōu)化的方法。

04可行域分析

什么是可行域分析？

上方左側(cè)圖是一張福格模型的圖，福格大哥將影響用戶行為動(dòng)機(jī)的因素拆分為mat三個(gè)因素。

m是付出行動(dòng)的動(dòng)機(jī)，a是付出行動(dòng)的能力，t是觸發(fā)行動(dòng)的條件，簡(jiǎn)單理解就是大眾只對(duì)自己感興趣并且有能力滿足的事物會(huì)產(chǎn)生下一步行為。

比如新iphone賣1萬(wàn)，大多數(shù)人是買的起的，這就有了付出行動(dòng)的能力，而產(chǎn)生行為的動(dòng)機(jī)就取決于新iphone的創(chuàng)新能力，當(dāng)喬布斯從文件袋里掏出ipad的時(shí)候，將大家的動(dòng)機(jī)調(diào)動(dòng)到了最高點(diǎn)，但價(jià)格限制了一部分人付出行動(dòng)的能力。

動(dòng)機(jī)越高，需要付出的能力越低，形成的有效觸發(fā)區(qū)域就越廣，福格模型的觸發(fā)有效區(qū)，我們就將其稱之為可行域。

那么可行域分析該怎么用呢？

看上方右側(cè)圖表是針對(duì)推廣創(chuàng)意做的一次象限分析，橫軸代表點(diǎn)擊量的從低到高，縱軸代表轉(zhuǎn)化率的從低到高

而點(diǎn)擊率代表的營(yíng)銷創(chuàng)意的有效性，轉(zhuǎn)化率代表的是推廣渠道的精準(zhǔn)性，在這張圖表上我們分成了4個(gè)象限，但同樣是高點(diǎn)擊、高轉(zhuǎn)化的象限中，也有具體數(shù)據(jù)的差別。

首先我們看到2條紅色的曲線，在高點(diǎn)擊和高轉(zhuǎn)化的區(qū)域中我們畫了一條紅色曲線，這條曲線上方是“高可行域”，曲線下方是低可行域；而在低轉(zhuǎn)化與低點(diǎn)擊的象限中我們也畫了一條曲線，這條紅色曲線的下方是最不可行域。

什么意思呢？

其實(shí)就是對(duì)點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率的高低做了一個(gè)細(xì)化分層，點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率是每一次推廣創(chuàng)意的數(shù)據(jù)化表現(xiàn)，而畫出一個(gè)可行域，是對(duì)營(yíng)銷活動(dòng)的歸類。

那么這條曲線到底要畫在什么樣的數(shù)據(jù)標(biāo)簽上？

這需要在實(shí)際分析工作中做總結(jié)，也就是說(shuō)，可行域分析實(shí)際上是一種自己建立的數(shù)據(jù)分析模型，根據(jù)具體數(shù)據(jù)不斷修正調(diào)整可行域的范圍，對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行有效評(píng)價(jià)。

除了兩條紅色曲線外，還有兩條藍(lán)色曲線，一條是渠道可行域，另一條是創(chuàng)意可行域，這兩條曲線是對(duì)渠道有效性和創(chuàng)意有效性的評(píng)價(jià)，滿足相應(yīng)區(qū)域條件的事件即可作為有效事件經(jīng)驗(yàn)，為后續(xù)的運(yùn)營(yíng)增長(zhǎng)提供支持。

05二八分析法

經(jīng)濟(jì)學(xué)定律中說(shuō)80%的財(cái)富掌握在20%的人手中，而在運(yùn)營(yíng)中可以發(fā)現(xiàn)，80%的貢獻(xiàn)度來(lái)自于20%的用戶。

這張圖中體現(xiàn)了2個(gè)法則，也就是二八法則和長(zhǎng)尾理論，在數(shù)據(jù)分析中，建議將這個(gè)兩個(gè)理論合起來(lái)用。

但實(shí)際上呢，二八法則和長(zhǎng)尾理論是相對(duì)的，二八法則告訴我們說(shuō)，你要重視頭部用戶，也就是能產(chǎn)生80%收益的那20%的用戶或商品，而長(zhǎng)尾理論告訴我們說(shuō)要重視長(zhǎng)尾效應(yīng)，也就是剩余那20%的收益。

那么在數(shù)據(jù)分析中，這兩個(gè)模型要怎么用呢？

在數(shù)據(jù)分析中，二八法則和長(zhǎng)尾理論和應(yīng)用于用戶分析和業(yè)務(wù)分析2個(gè)方面：

20%的頭部用戶：憑什么那么優(yōu)秀？

在用戶分析上，通過(guò)二八法則建立用戶分群，將所有用戶切割成一個(gè)又一個(gè)的實(shí)驗(yàn)組，對(duì)實(shí)驗(yàn)組的用戶進(jìn)行單體特征分析，目的只有一個(gè)，同樣都是用戶，憑什么你們那么優(yōu)秀？

在數(shù)據(jù)分析中，單體分析與群體特征分析同樣重要，然而我們不可能對(duì)上萬(wàn)的用戶進(jìn)行個(gè)體分析，可能的是對(duì)頭部用戶進(jìn)行個(gè)體行為分析，建立群體樣本。

在運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析中，可以針對(duì)核心指標(biāo)分別找到20%的用戶：

購(gòu)買數(shù)量前20%的用戶

購(gòu)物金額前20%的用戶

日訪問次數(shù)前20%的用戶

訪問頁(yè)面數(shù)量前20%的用戶

轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)前20%的用戶

……

也就是說(shuō)，你想提升什么指標(biāo)，就找到這個(gè)指標(biāo)表現(xiàn)優(yōu)秀的用戶。那么20%的用戶也很多怎么辦呢？可以主動(dòng)設(shè)置數(shù)據(jù)區(qū)間。

例如想要提升用戶的訪問時(shí)長(zhǎng)，我們可以對(duì)頭部用戶的訪問內(nèi)容、路徑進(jìn)行分析找到原因，20%的頭部用戶訪問時(shí)長(zhǎng)從10分鐘到30分鐘不等，那么我們可以將頭部用戶的訪問市場(chǎng)切分為10分鐘、15分鐘、20分鐘、25分鐘、30分鐘，獲得不同的用戶組，從這個(gè)用戶組中找到相應(yīng)的20%的用戶進(jìn)行特征分析。

這里需要注意的是，同組20%用戶的特征提升只對(duì)同組剩余80%的用戶有效，例如訪問時(shí)長(zhǎng)10-15分鐘的用戶中，頭部20%的用戶的行為特征可以對(duì)剩余80%的用戶起效，但對(duì)日訪問5分鐘的用戶效果并不大。

20%的頭部業(yè)務(wù)：帶頭大哥的應(yīng)有覺悟

針對(duì)業(yè)務(wù)分析的目的在于找到爆款內(nèi)容的特征，

例如資訊類產(chǎn)品中對(duì)閱讀量頭部文章的分析，一方面是對(duì)文章的特征進(jìn)行分析，另一方面，是對(duì)閱讀用戶的分析。

爆款文章或商品背后，代表的是對(duì)大多數(shù)用戶興趣的滿足，充分喚起了用戶的行為動(dòng)機(jī)，而在用戶分析中，我們需要進(jìn)一步找到這部分用戶日常閱讀的頭部?jī)?nèi)容，進(jìn)行特征的延展分析。

06假設(shè)分析法

什么是假設(shè)分析法？

舉個(gè)栗子：

“小明和媽媽買了10本書，正好花了100塊錢，書的單價(jià)有8塊錢和13塊錢2種，那么8塊錢的書和13塊錢的書各買了幾本？

解題思路：

首先，假設(shè)這10本書都是8塊錢買的，那么10本書一共是80塊錢，那還多出來(lái)20塊錢，是算錯(cuò)賬了么？不是，顯然多出來(lái)那20是13塊錢1本的書多出來(lái)的。13塊錢的書比8塊錢的書每本多了5塊錢，20塊錢可以買4本，那么可以得出結(jié)論了，13塊錢的書有4本，那么8塊錢的書有幾本呢？

對(duì)了，6本。

這道6年級(jí)的數(shù)學(xué)題里就用到了假設(shè)法，假設(shè)所有書都是8塊錢，那么在數(shù)據(jù)分析中，什么是假設(shè)法呢？簡(jiǎn)單理解，假設(shè)法是在已知結(jié)果數(shù)據(jù)，在影響結(jié)果的多個(gè)變量中假設(shè)一個(gè)定量，對(duì)過(guò)程反向推導(dǎo)的數(shù)據(jù)分析方法。

假設(shè)法在運(yùn)營(yíng)分析中怎么用？

假設(shè)法在運(yùn)營(yíng)分析中最常見的有2種場(chǎng)景：

場(chǎng)景一：已知結(jié)果找原因，做過(guò)程變量假設(shè)

例如：某內(nèi)容社區(qū)在11月份的發(fā)帖數(shù)相比10月份下降了20%，針對(duì)這個(gè)結(jié)果，該如何分析原因？

面對(duì)這樣一個(gè)無(wú)厘頭的問題，該怎么分析呢？結(jié)果數(shù)據(jù)是發(fā)帖數(shù)下降了20%，那么影響發(fā)帖數(shù)的有哪些因素呢？

我們可以將發(fā)帖數(shù)量按照用戶分層進(jìn)行拆分，例如老用戶發(fā)帖數(shù)量和新用戶發(fā)帖數(shù)量，也可以按照具體發(fā)帖篇數(shù)進(jìn)行拆分，例如發(fā)帖5篇以上的用戶，發(fā)帖3-5篇的用戶，發(fā)帖1-3篇的用戶，拆分后將11月與10月份相同維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，找出變量。

例如經(jīng)過(guò)拆解后發(fā)現(xiàn)，發(fā)帖1-3篇的用戶相比10月份減少了40%，其他篇數(shù)的用戶量還高于10月份，那么問題就出在了發(fā)帖1-3篇的用戶身上。

那么發(fā)帖1-3篇的用戶為什么減少了呢？我們可以提出2個(gè)假設(shè)：

假設(shè)10月份發(fā)帖1-3篇的用戶成長(zhǎng)為更加活躍的用戶了，造成發(fā)帖3-5篇的用戶增加，1-3篇的用戶減少；

假設(shè)10月份發(fā)帖1-3篇的用戶流失率比較高，同時(shí)11月份新用戶轉(zhuǎn)化少，導(dǎo)致這一群組用戶數(shù)量變少。

那么針對(duì)這2個(gè)假設(shè)，需要對(duì)10月份發(fā)帖1-3篇的用戶與11月份發(fā)帖3-5篇及5篇以上的用戶進(jìn)行追蹤分析，同時(shí)分析11月份新增用戶與10月份新增用戶在留存和活躍上的對(duì)比。

場(chǎng)景二：已知目標(biāo)找過(guò)程，做結(jié)果假設(shè)

例如：12月份的銷售KPI為1000萬(wàn)，環(huán)比11月份上升20%，該如何做一份銷售方案？

這是在做工作計(jì)劃時(shí)最常見的需求，以12月份需要達(dá)成1000萬(wàn)的銷售KPI為例，拆分銷售KPI的相關(guān)影響因素，同樣有2個(gè)拆解維度：

1.從商品角度做拆分

要達(dá)成1000萬(wàn)的銷售額，有多種假設(shè)方式，例如假設(shè)現(xiàn)有商品銷售額與11月相同，新品銷售額達(dá)到200萬(wàn)，那么為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)結(jié)果假設(shè)，去做能夠支持200萬(wàn)銷售額的的過(guò)程方案，例如在推廣渠道預(yù)算上、倉(cāng)儲(chǔ)物流上、人力配置上等方面做計(jì)劃；還可以針對(duì)幾款產(chǎn)品提出銷售額增長(zhǎng)的假設(shè)；

2.從人群角度做拆分

要達(dá)成1000萬(wàn)的銷售額，一方面挖掘老客戶的購(gòu)買力，另一方面增加新客戶的來(lái)源渠道，假設(shè)老用戶復(fù)購(gòu)銷售500萬(wàn)，那么針對(duì)老用戶設(shè)計(jì)營(yíng)銷活動(dòng)。

假設(shè)分析法是在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中常用的數(shù)據(jù)分析思路之一，數(shù)據(jù)分析的過(guò)程是不斷的提出假設(shè)、驗(yàn)證假設(shè)的過(guò)程，通常我們遇到的不知道如何下手的數(shù)據(jù)分析，可以通過(guò)假設(shè)法來(lái)破局。

07同期群分析

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是將?戶進(jìn)?同期群劃分后，對(duì)?不同同期群組?戶的相同指標(biāo)就叫同期群分析

同期群分析有什么用？

例如：9月份新增用戶10萬(wàn)人，10月份新增用戶15萬(wàn)人，但9月份新增用戶的30日留存用戶為1萬(wàn)人，10月份新增用戶的30日留存用戶也為1萬(wàn)人，哪個(gè)月的運(yùn)營(yíng)業(yè)績(jī)更好呢？

通過(guò)同期群分析，我們可以發(fā)現(xiàn)9月份和10月份新增用戶的留存用戶是相同的，那么9月份的留存率更高，從用戶質(zhì)量角度考慮，9月份的運(yùn)營(yíng)成果更好，從有效用戶角度考慮，2個(gè)月的運(yùn)營(yíng)成果相同，從新增用戶角度考慮，10月份的運(yùn)營(yíng)成果更好。

同期群分析的目的在于透過(guò)現(xiàn)象找到結(jié)果，以時(shí)間維度建立同期群，除按時(shí)間維度考慮，也可以對(duì)來(lái)源渠道等維度建立同期群。

08總結(jié)

以上是七種比較常見的數(shù)據(jù)分析法，只是一些基本的入門概念，希望有一點(diǎn)點(diǎn)幫助

至于在實(shí)際工作中如何運(yùn)用，是一件很復(fù)雜很困難的事，需要將這些方法適配到自己所在的業(yè)務(wù)，甚至需要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)進(jìn)行一些修改，這都需要很多的實(shí)踐和思考。

我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代剛剛完成野蠻生長(zhǎng)的階段，大家對(duì)流量的獲取已經(jīng)有所理解和應(yīng)用，但在互聯(lián)時(shí)代的后半場(chǎng)，對(duì)數(shù)據(jù)的理解和應(yīng)用將成為制勝的關(guān)鍵。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的七种常见的数据分析方法拆解的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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