數據分析的方法

資料分析的方法有：比較分析法，分組分析法，預測分析法，漏斗分析法，AB測試分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假設性分析法。

資料分析的方法有：對比分析法，分組分析法，預測分析法，漏斗分析法，AB測試分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假設性分析法。

1. 比較分析法：比較分析法指透過指標的比較來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的使用者在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷售、利潤率等的對比。

縱向對比指的是同一件事物在時間維度上的變化，例如，環比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年平均銷售額的對比等。

利用比較分析法可以對資料規模大小、水準高低、速度快慢等做出有效的判斷與評估。

2.分組分析法：分組分析法是指根據資料的性質、特徵，依照一定的指標，將資料總體分割為不同的部分，分析其內部結構和相互關係，從而了解事物的發展規律。依據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標所代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對照分析法結合使用。

3.預測分析法：預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是迴歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關係進行預測，例如，根據使用者網頁瀏覽行為，預測使用者可能購買的商品。

4.漏斗分析法：漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉換率，在網路產業的應用較為普遍。例如，對於用戶從瀏覽卡片訊息，提交申請、銀行審核與批卡，最後用戶啟動並使用，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方專注於各個環節的轉換率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5.AB測試分析法：AB測試分析法其實是對比分析法，但它著重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。例如，對於某個App的相同功能，設計了不同的樣式風格和頁面佈局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉換率來評估不同樣式的優劣，了解使用者的喜好，從而進一步優化產品。

除此之外，要做好資料分析，讀者還需掌握一定的數學基礎，例如，基本統計量的概念（平均數、變異數、眾數、中位數等），分散性和變異性的測量指標（極差、四分位數、四分位距、百分位數等），資料分佈（幾何分佈、二項分佈等），以及機率論基礎、統計抽樣、信賴區間和假設檢定等內容，透過相關指標與概念的應用，讓資料分析結果更具專業性。

6.象限分析法：X軸從左到右是點擊率的高低，Y軸從下到上是轉換率的高低，形成了4個像限，這就是我們要說的象限分析法。

針對每次行銷活動的點擊率和轉換率找到對應的資料標註點，然後將這次行銷活動的效果歸到每個象限，4個象限分別代表了不同的效果評估。

7.公式拆解法：所謂公式拆解法就是針對某項指標，用公式表現該指標的影響因素，例如日銷售額的影響因素是各商品的銷售額，找到影響因素後，需要將影響因素的影響因素拆解。

8.可行域分析法：可行域分析其實是一種自己建立的資料分析模型，根據具體資料不斷修正調整可行域的範圍，對業務指標進行有效評估。

9.二八分析法：八法則和長尾理論是相對的，二八法則告訴我們說，你要重視頭部用戶，也就是能產生80%收益的那20%的用戶或商品，而長尾理論告訴我們要說要重視長尾效應，也就是剩餘那20%的收益。

10.假設分析法：簡單理解，假設法是在已知結果數據，在影響結果的多個變數中假設一個定量，對過程反向推導的數據分析方法。

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