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

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数据分析是一项科学、严谨的工作，分析结果常被作为企业决策的重要指导，因此必须确保分析结果的可靠性。然而，在进行数据分析时工作人员很容易犯一些常见错误，导致分析结果不准确，为企业决策带来失误。

今天就来给大家分享7种最常用的数据分析方法，让你轻松运用数据分析解决实际工作问题，提升核心竞争力。

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。

比如，对一些电商产品来说，最终目的是让用户下单并支付，但转化率取决于整个流程。这时，我们就可以通过漏斗模型一步一步地进行监测。

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。

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。

如图所示，分组分析在日常工作中应用的比较多的是用户分层与分群，比如在发优惠券的时候，可以通过红包，满减，限时券还有积分券等方式。我们可以针对不同的用户发送不同的优惠券以达到精细化运营的效果。

那么当我们在做数据分析时，也可以从结果将用户进行分层来进行判断，这时同样也可以得到优化和改进业务的建议。

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。

比如在电商行业，我们可以使用浏览量和加购数这两个维度来进行矩阵分析，如图所示，左上角的是浏览量低的，然后加购次数多的，这说明产品其实是有很大潜力的，这时需要将这部分产品放在更好的位置让给用户进行浏览；右下角的浏览量高，但加购数低的，说明这个时候他的资源位置是好的，但是用户对这部分的产品并不感兴趣的，我们就需要对其进行相应的位置调整。

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。

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。

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，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等，下面我们分别来介绍：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。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。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。

如图所示，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

对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。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。这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。

总结

以上就是7种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，我们需要在拥有数据面前，清晰知道应用哪一个或几个方法来分析实际问题最为有效，结合场景灵活运用，没有最好的分析方法只有最适合的。

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