今天給大家分享一篇分析基礎方法論的內容，對于感興趣的分析方法，可以專門深入研究一波。

數據分析方法是數據分析和產品、運營優化的核心，隨著互聯網的發展、業務邏輯越來越復雜，數據的分析也就變得越來越重要。對數據的分析可有效避免邏輯的混亂，防止在繁雜的業務理解上邏輯不清、判斷錯誤。下文提供的10種常用方法能幫助避免邏輯混亂和判斷失誤，進行有效的數據分析。

道家曾強調四個字，叫“道、法、術、器”。層次分別為：

“器”是指物品或工具，在數據分析領域指的就是數據分析的產品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；

“術”是指操作技術，是技能的高低、效率的高下，如對分析工具使用的技術；

“法”是指選擇的方法，有句話說“選擇比努力重要”；

“道”是指方向，是指導思想，是戰略。

在數據分析和產品、運營優化方面，數據分析方法是其核心，屬于“法”和“術”的層次那么如何做好數據分析呢，本文來講講10大數據分析的方法。

細分分析

細分分析是數據分析的基礎，單一維度下的指標數據信息價值很低。細分方法可以分為兩類，一類是逐步分析，比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區；另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。

細分用于解決所有問題。比如漏斗轉化，實際上就是把轉化過程按照步驟進行細分，流量渠道的分析和評估也需要大量地用到細分方法。

對比分析

對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，通過相同維度下的指標對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。常見的對比方法包括：時間對比，空間對比，標準對比。

時間對比有三種：同比，環比，定基比。

例如：本周和上周進行對比就是環比；本月第一周和上月第一周對比就是同比；所有數據同今年的第一周對比則為定基比。通過三種方式，可以分析業務增長水平，速度等信息。

漏斗分析

轉化漏斗分析是業務分析的基本模型，最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用APP的時間超過10分鐘。

漏斗幫助我們解決兩方面的問題：在一個過程中是否發生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，并且能夠通過進一步地分析堵住這個泄漏點。

在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主進程受到損害。

同期群分析

同期群（cohort）分析在數據運營領域十分重要，互聯網運營特別需要仔細洞察留存情況。通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響用戶的留存。

同期群分析深受歡迎的重要原因是十分簡單，但卻十分直觀。同期群只用簡單的一個圖表，直接描述了用戶在一段時間周期（甚至是整個LTV）的留存或流失變化情況。以前留存分析只要用戶有回訪即定義為留存，這會導致留存指標虛高。

聚類分析

聚類分析具有簡單，直觀的特征，網站分析中的聚類主要分為：用戶，頁面或內容，來源。

用戶聚類主要體現為用戶分群，用戶標簽法；頁面聚類則主要是相似，相關頁面分組法；來源聚類主要包括渠道，關鍵詞等。

例如：在頁面分析中，經常存在帶參數的頁面。比如：資訊詳情頁面，商品頁面等，都屬于同一類頁面。簡單的分析容易造成跳出率，退出率等指標不準確的問題，通過聚類分析可以獲取同類頁面的準確數據用于分析場景。

AB測試

增長黑客的一個主要思想之一，是不要做一個大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西。快速驗證，那如何驗證呢？主要方法就是AB測試。

比如：你發現漏斗轉化中中間有漏洞，假設一定是商品價格問題導致了流失，你看到了問題-漏斗，也想出了主意-改變定價。但主意是否正確，要看真實的用戶反應，于是采用AB測試，一部分用戶還是看到老價格，一部分用戶看到新價格，若你的主意真的管用，新價格就應該有更好的轉化，若真如此，新價格就應該確定下來，如此反復優化。

埋點分析

只有采集了足夠的基礎數據，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。

通過分析用戶行為，并細分為：瀏覽行為，輕度交互，重度交互，交易行為，對于瀏覽行為和輕度交互行為的點擊按鈕等事件，因其使用頻繁，數據簡單，采用無埋點技術實現自助埋點，既可以提高數據分析的實效性，需要的數據可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要采集更豐富信息的行為。

如：重度交互（注冊，邀請好友等）和交易事件（加購物車，下訂單等）則通過SDK批量埋點的方式來實施。

來源分析

流量紅利消失，我們對獲客來源的重視度極高，如何有效的標注用戶來源，至關重要。傳統分析工具，渠道分析僅有單一維度，要深入分析不同渠道不同階段效果，SEM付費搜索等來源渠道和用戶所在地區進行交叉分析，得出不同區域的獲客詳細信息，維度越細，分析結果也越有價值。

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，用戶細查等。

可將用戶活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標；通過用戶行為事件序列，用戶屬性進行分群，觀察分群用戶的訪問，瀏覽，注冊，互動，交易等行為，從而真正把握不同用戶類型的特點，提供有針對性的產品和服務。用戶畫像基于自動標簽系統將用戶完整的畫像描繪清晰，更有力的支撐運營決策。

表單分析

填寫表單是每個平臺與用戶交互的必備環節，優秀的表單設計，對轉化率的提升起到重要作用。

用戶從進入表單頁面之時起，就產生了微漏斗，從進入總人數到最終完成并成功提交表單人數，這個過程之中，有多少人開始填寫表單，填寫表單時，遇到了什么困難導致無法完成表單，都影響最終的轉化效果。

以上就是10大常見的數據分析方法，更多應用方法需要根據業務場景靈活應用。