很多朋友數據分析理論學了一大堆，卻還是不知道具體數據分析實操怎麼上手。數據分析知識太龐雜，花費大量時間去做記錄、做表格、想計劃？工作中總把老闆布置的任務當成負擔？處于這個階段一定不要着急，隻要及時調整方法和心态，掌握好的數據分析方法，就會讓數據分析的過程更加高效，并且事半功倍。

小編在這裡搜集了一些比較實用高效也比較常見的數據分析方法，當然，隻看隻收藏肯定是不夠的，隻要把它真正融入到自己的數據分析過程中，才能切實解決工作中的一些問題。

一、對比分析法

俗話說沒有對比就沒有傷害，所有的一切不經過對比就體現不出他們之間的差異。數據分析領域的對比分析法要呈現出來的就是這樣的效果。

（一）比什麼

通果把兩個相互聯系的數據進行比較，從數量上說明他們在規模的大小、水平的高低、速度的快慢等的差距，從而幫助我們得出客觀且正确的結論。

1、絕對值：本身具備價值的數字

（例如銷售金額、閱讀數）

缺點：不易得知問題的嚴重程度

2、比例值：在具體環境中看比例，才具備對比價值

（例如：分享率、轉化率）

缺點：易受到極端值的影響

（二）怎麼比

1、環比

與當前時間範圍相鄰的上一個時間範圍對比（日環比、周環比、月環比、年環比）

2、同比

與當前的時間範圍上層時間範圍的前一範圍中同樣位置的數據對比

注意：環比同比本身不帶年月日的屬性，同比可以去除周末和季節等幹擾因素

（三）和誰比

1、和自己比

時間維度、同業務線、過往經驗比

2、和行業比

是自身因素還是行業趨勢？都跌，能否比同行跌得少；都漲，是否比同行漲得慢

二、漏鬥分析法

在數據分析的過程中，不必要将注意力全部放在各種高大上的數據模型上，簡單好用的方法依然能幫助我們得出正确的結論，漏鬥分析法就是這樣一種簡單好用的方法。

（一）怎麼分析

1、漏鬥要有嚴格的順序

不可以用ABCDE看ACE的數據，原因到達C有多重途徑

2、漏鬥需要根據業務實際情況，選擇對應的時間窗口

（1）按天：對用戶心智的影響隻在短期内有效（如短期活動）

（2）按周：業務本身複雜、決策成本高、多日才能完成（如理财）

（3）按月：決策周期更長（如裝修買房）

（二）注意要點

漏鬥分析的運作原理是通過一連串向後影響用戶行為來觀察目标，适用于有明确的業務流程和業務目标的場景，不太适合沒有明确的流程，跳轉關系紛繁複雜的業務。

三、多維度拆解法

多維度拆解法，顧名思義，有兩個關鍵詞，即緯度和拆解。這種方法非常重要，因為它恰好對應了數據分析的本質：用不同的視角去拆分和觀察同一個數據指标。

（一）多維拆解的運作原理

指标、業務流程需要按照多維度拆分，來觀察變動。

（二）多維度拆解的适用場景

1、分析單一指标的構成、比例

分欄目的播放量/新老用戶比例

2、針對流程進行拆解分析

不同渠道的浏覽、購買轉化率；不同省份的活動參與漏鬥

3、還原行為發生時的場景

打賞主播的等級、性别、頻道

四、歸因查找分析法

（一）運作原理

将事件拆解，根據業務性質，确定影響事件完成的關鍵部分。

（二）分類

1、末次歸因

所有的貢獻歸結到離最終目标最近的步驟

2、遞減歸因

轉化路徑比較長，步驟區分度不高，沒有哪個環節起主導作用

3、首次歸因

強流量依賴的業務場景，拉人比後續所有事情更重要

（三）作用

幫助我們找出一件事發生的主要原因是什麼，找到業務目标達成的主要原因，強化核心環節。

五、用戶畫像分析法

（一）運作原理

通過對用戶各類特征進行表示，給用戶貼上各類标簽，通過這類标簽将用戶分成不同的群體，以便對不同的群體分别進行産品、運營動作。

（二）用戶标簽

1、基礎屬性

年齡、性别、生日、星座、教育、婚姻等

2、業務行為

注冊時間、來源渠道、活躍時間、内容傾向、消費傾向、客單價

（三）标簽從哪來

1、直接填寫

通過用戶自己的已有特征推導，過往行為（商品購買、地址填寫、常用IP判斷位置、手機型号判斷消費能力、美圖手機基本是女生用）

2、通過用戶身邊的人推斷

（1）距離相近：某些屬性，周圍的人都具備，用戶大概率也具備

（2）行為相近：通過協同過濾，找到行為相似的目标用戶

希望以上這些方法可以減輕你們在數據分析實際運用中的壓力，讓大家的工作更加高效。當然除此之外，肯定還有很多好用的數據分析方法，也歡迎各位在評論區補充。

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