随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到了大数据和精细化运营的重要性，数据分析人员将成为企业今后发展的重要支撑人员。那么身为数据分析人员如何做好数据分析呢，今天我们就来讲讲十大常用的数据分析方法。希望大家能从中受到启发、找到有帮助的分析架构及方法。
1、指标分析
指标可以理解为用来描述事物数量。比如我们最为常见的指标：页面浏览量(PV)，也就是描述页面被浏览的次数;再比如转化率，也就是描述目标被转化的次数。用一句话来将其分类就是：谁，干了什么，结果怎样。下图分别对应产品、运营、市场的常见指标。
明确重点关注的指标后，才能更好地做针对性的优化和改进，为产品运营的决策提供指导。
2、对比分析
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
例如：本周和上周进行对比就是环比;本月第一周和上月第一周对比就是同比;所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过对比，可以分析业务增长水平，速度等信息。
3、比率分析
指通过计算某个维度所占维度总量的比例，分析部分与总数比例关系的一种方法。
公式：比率=某维度数值 / 总量 X 100%
举个例子，下图是一套营销数据，从中通过计算，我们可以清楚地了解到每个地区：
每个地区花了多少钱?每个地区转化是多少?
以北京地区为例，它的转化低于消费，说明整体转化并不好，那我们就需要思考：转化不好是哪出了问题?目前北京的消费比例符合我的目前推广策略吗?
而辽宁地区，转化高于消费，证明该地区转化很好，那我们就需要思考：该地区需要加钱吗?
通过对各个指标的占比进行分析，我们可以清楚地了解到每个地区的情况。这便是比率分析法。该方法较为适合多产品、多地区推广。
4、转化分析
转化分析指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。
计算公式为：转化率=(转化次数/点击量)×100%
例如：10名用户看到某个搜索推广的结果，其中5名用户点击了某一推广结果并被跳转到目标URL上，之后，其中2名用户有了后续转化的行为。那么，这条推广结果的转化率就是(2/5)×100%=40%。
常用的转化分析模型是漏斗分析，它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。漏斗分析模型已经广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析的流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析的工作中。
漏斗分析要注意的两个要点：
● 不但要看总体的转化率，还要关注转化过程每一步的转化率;
● 漏斗分析也需要进行多维度拆解，拆解之后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。
举个例子，某企业的注册流程采用邮箱方式，注册转化率一直很低，才27%;通过漏斗分析发现，主要流失在【提交验证码】的环节。
经过了解发现，邮箱验证非常容易出现注册邮箱收不到邮件的情况，原因包括邮件代理商被屏蔽、邮件含有敏感字被归入垃圾邮箱、邮件送达时间过长等等。既然这么多不可控因素影响注册转化率，那就换一种验证方式。换成短信验证后，总体转化率提升到了43%，这是非常大的一个增长。
5、留存分析
留存分析是一种用来分析用户参与情况/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。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
衡量留存的常见指标有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。我们可以从两个方面去分析留存，一个是新用户的留存率，另一个是产品功能的留存。
比如电商行业里，某司开展了一次运营活动，比如春节的抢红包活动，那么在节后，我们需要知道在过年期间，有多少用户在这段时间内通过抢红包的活动，延长了使用该产品的时间?是否提高了日活?有多少沉睡用户被唤醒了等;
一个精准的留存分析功能能够评判出产品对用户的价值高低，到底这个产品有没有能力留住用户。我们最理想的是说让用户的生命周期(使用产品的)跟随产品的生命周期保持一致，这样产品才能良性健康发展下去。
6、分群分析
即用户分群是指用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。
在日常的数据工作中，经常会有这样的需求：想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为(访问次数，访问时长等)，还希望知道具体是哪些人符合这些条件。然后查看这些人的数据导出用户名单，针对性的发送tips消息。有时还想进一步查看某些人在使用某功能上的具体操作行为。用户分群，就是用来满足这类需求的工具方法，它能帮助我们对差异较大的群体分别进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。
常见的用户分群主要有两种分法：
● 户画像分群，如年龄、性别、地域、用户偏好等，画像建设的焦点是为用户群打“标签”，一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，最后将用户分群的标签综合，即可勾勒出该用户群的立体“画像”。画像分群让我们真正了解了用户的某些特征，对业务推广帮助很大。
● 用户行为分群，根据用户的注册渠道和活跃习惯，制定不同的营销推广策略，有针对性地进行优化。
7、交叉分析
交叉分析法又称立体分析法，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。当我们需要找到变量之间的关系，从而发现数据特征、找到异常数据时会用到它。
简单来说交叉分析，就是多条件分析数据。对数据对象，在不同的时间、空间下，会有不同的数据展现，我们想要理清楚一个对象的具体情况，不能仅仅只考虑一个条件，而是要综合多个条件进行分析。
例如，分析商品在不同城市的市场容量时，将商品销量作为横向变量，城市作为纵向变量，两者组合建立交叉表，从而确定不同城市的商品市场规模。然而在实际案例中，数据项目往往有多项，此时分析者同样可以使用交叉分析的思路来厘清数据间的关系。
8、分布分析
分布分析是在特定维度下针对不同指标来对用户进行归类展现。它可以展现出用户对产品的依赖程度。
分布分析主要作用：
(1)找到用户分布规律
对同一指标下有关数据的统计和分析，挖掘用户使用产品的规律，进一步修正和制定产品策略。
(2)增加客户回访率
分布分析从多角度分析帮助公司判断用户对产品的依赖程度。
(3)快速识别核心用户群体
核心用户群体是对公司贡献最大的用户群体，是公司最大的利润来源。分布分析通过不同的维度筛选出核心用户群体，做好资源配置，以最小的成本实现公司利润最大化。
应用场景：
(1)用户在一个月内的购买产品的支付次数分布。
(2)按照省份查看用户在一个月内的购买产品的支付次数分布。
(3)用户在一个月内实际支付订单金额总和分布。
比如我们想知道用户在每个月内的支付订单次数是怎样的，那么这里的维度就是月份，指标就是支付订单次数，那简单如下图所示：
这里显示的就是按照月份来看用户的支付订单次数的情况，我们也可以将维度进行更换，比如按照省份，也可以按照节日等来进行查看，如下图所示：
同理，指标也可以换，比如是登录次数，或者是使用时长等。
9、矩阵分析
矩阵分析利用数学上矩阵的形式表示因素间的相互关系，从中探索问题所在并得出解决问题的设想。它是进行多元思考，分析问题的方法。矩阵图可以让数据分析变得简单。
矩阵图是由两个或多个数据维度组成。两个维度就可以确定一个点的相对位置。横轴和纵轴的两个维度可以把矩阵分成四个象限，每个象限可以针对不同的策略，所以可以根据点的相对位置所在的象限直接得出决策。灵活是因为矩阵图的维度没有固定的维度，不同的两种维度的组合可以分出不同的象限，不同的象限可以对应不同的决策。
当我们进行顾客调查、产品设计或者其他各种方案选择，做决策的时候，往往需要确定对几种因素加以考虑，然后，针对这些因素要权衡其重要性，加以排队，得出加权系数。譬如，我们在做产品设计之前，向顾客调查对产品的要求。具体如下:
(1)市场调查数据分析。当我们进行顾客调查、产品设计开发或者其他各种方案选择时，往往需要考虑多种影响因素，并确定各因素的重要性和优先考虑次序。矩阵数据分析法可以帮助我们通过对市场调查数据分析计算，判断出顾客对产品的要求、产品设计开发的关键影响因素，最适宜的方案等。
(2)多因素分析。在某工序影响因素复杂且各因素间存在可量化的关系时，可以进行较准确的分析。
(3)复杂质量评价。通过对影响质量的大量数据进行分析，确定哪些因素是质量特性。
10、关联分析
关联分析是一种简单、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。
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人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，这种关联的发现可以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。
可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。
以上就是10种常见的数据分析方法，在日常的数据工作中需要结合实际场景灵活运用，没有最好的分析方法只有最适合的。
