方法选对，事半功倍：数据分析方法

人们发明了数据可视化，利用人类大脑更善于处理图像信息的特点，透过图形化的手段，用图表清晰有效地传达和沟通信息。把以往庞杂、繁乱的数据报表转化成简洁明了的可视化图表。

通过数据可视化制作出的图表，不再像传统分析方案那样只有数据和文字组成，而是把人类难以处理的数据和文字全部融合归纳到直观的图表中，简单有效的展现出企业的业务信息，挖掘出发展背后隐含的价值。

一、漏斗分析法

漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

漏斗模型除了在电商中应用的比较多以外，在落地页、H5等也应用的比较多。我们可以反复优化落地页当中的图片、文案、布局，进一步的提高整体转化率。

二、留存分析法

留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。

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这里需要注意的是，在做留存分析之前，我们首先需要了解用户留存的特点：

比如，我们可以通过观察不同时间段用户留存的情况，通过对比各个渠道、活动、关键行为的用户后续留存变化，发现提升用户留存率的影响因素，例如观察领取过优惠券的用户留存率是否比没有领取优惠券的用户留存率更高。

三、分组分析法

分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

分组的目的就是为了便于对比，把总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象合并在一起，保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的差异性，以便进一步运用各种数据分析方法来揭示内在的数量关系，因此分组法必须与对比法结合运用。

RFM模型是客户管理中的一个经典方法，它用以衡量消费用户的价值和创利能力，是一个典型的用户分群。它依托收费的三个核心指标：最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）。

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消费金额Monetary：衡量用户对企业利润的贡献，消费金额越高的用户，价值也就越高。

消费频率Frequency：衡量用户的忠诚度，是用户在限定的期间内购买的次数，最常购买的用户，忠诚度也越高。

最近一次消费时间Recency：衡量用户的流失，消费时间越接近当前的用户，越容易维系与其的关系。1年前消费的用户价值肯定不如一个月才消费的用户
四、矩阵分析法

矩阵分析法是指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。

矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时，可以为决策者提供重要参考依据——先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，这样有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中，最终有利于决策者进行资源优化配置。

五、关联分析法

关联分析法是一种简单、实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。

关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。

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从数据库中关联分析出形如"由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生"之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的“啤酒和尿布”的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。
六、指标分析法

在实际工作中，当拿到一些可视化数据图表或者是Excel表格时，我们可以直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析。

1.平均数

平均数、也叫平均分析法，是指运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平的分析方法。平均分析法常用指标有算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数等，其中最为常见的是算术平均数，也就是日常所说的平均数或平均值。

平均数指标可用于对比同类现象在不同地区、不同行业、不同单位等之间的差异程度，比用总量指标对比更具说服力。除此以外，利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，也更能说明其发现趋势和规律。

2.众数、中位数

众数也就是数据中的一种代表数，它反应的是数据的一种集中程度。比如说最佳，最受欢迎，最满意都与众数有关。众数本质上来说，反映的是数据中发生频率最高的一些数据指标，在做数据分析时，我们可以对这些数据指标提取一些共性的特点，然后进行提炼和总结，然后得出一些改进的意见。

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中位数主要是反映的是一组数据的集中趋势，像我们比较常见的正态分布，比如说我们想去统计某市的人均收入，其实，大部分的人均收入都是在一定范围之内的，只有少部分是处于最低的和最高的，其实这是中位数带来的意义。

在做数据分析时，如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。

3.最大（小）值

最大（小）值在平时做数据分析工作时比较常见，只是我们没有特别去注意。最值是作为典型代表和异常值进行分析的，比如说销售团队里的销售冠军，电商爆款商品等，我们可以将销售额最大的几款商品提出来，然后我们去总结共性，找到原因，然后复制到其他的商品，最终提高平均转化率。

七、对比分析法

比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。它可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少？对比分析法可分为静态比较和动态比较两类。

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静态比较：在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较，简称横比；

动态比较：在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。

两种方法既可单独使用，也可结合使用。

进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数表示，如百分数、倍数等指标。

以上就是常见的数据分析方法，在不同领域的工作中，它们通常都是以不同的形式展现出来的。最后，回到数据分析本身，作为数字化转型的必备手段，分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好的分辨图表展现的意义。

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