使用者8680795141292021-11-17 15:14:25八種常見的資料分析方法條萊垍頭
1數字和趨勢頭條萊垍
採用數字和趨勢圖進行資料資訊的展示最為直觀，從具體的數字和趨勢走向中可以更好地得到資料資訊，有助於提高決策的準確性和實時性。垍頭條萊
2維度分解萊垍頭條
當單一的數字或趨勢過於宏觀時，我們可以透過不同維度對資料進行分解，以獲取更加精細的資料洞察。在進行維度選擇時，需要考慮此維度對於分析結果的影響。萊垍頭條
3使用者分群頭條萊垍
使用者分群即指標對符合某種特定行為或具有共同背景資訊的使用者，進行歸類處理。也可透過提煉某一類使用者的特定資訊，為該群體建立使用者畫像。
使用者分群的意義在於我們可以針對具有特定行為或特定背景的使用者，進行針對性的使用者運營和產品最佳化，比如對具有“放棄支付或支付失敗”的使用者進行對應優惠券的發放，以此來實現精準營銷，大幅提高使用者的支付意願和成交量。
4轉化漏斗
絕大部分商業變現的流程，都可歸納為漏斗。漏斗分析是常見的一種資料分析手段，比如常見的使用者註冊轉化漏斗，電商下單漏斗。整個漏斗分析的過程就是使用者從前到後轉化的路徑，透過漏斗分析可以得到轉化效率。
這其中包含三個要點：其一，整體的轉化效率。其二，每一步（轉化節點）的轉化效率。其三，在哪一步流失最多，原因是什麼，這些流失的使用者具有什麼特徵。
5行為軌跡 頭條萊垍
資料指標本身只是真實情況的一種抽象，透過關注使用者的行為軌跡，才能更真實地瞭解使用者的行為。
例如只看到常見的uv和pv指標，是無法理解使用者是如何使用你的產品的。透過大資料手段來還原使用者的行為軌跡，可以更好地關注使用者的實際體驗，從而發現具體問題。如果維度分解依舊難以確定某個問題所在，可透過分析使用者行為軌跡，發現一些產品及運營中的問題。
6留存分析
人口紅利逐漸消退，拉新變得並不容易，此時留住一個老使用者的成本往往要遠低於獲取一個新使用者的成本，因此使用者留存成為了每個公司都需要關注的問題。可以透過分析資料來了解留存的情況，也可以透過分析使用者行為找到提升留存的方法。
常見的留存分析場景還包括不同渠道的使用者的留存、新老使用者的留存以及一些新的運營活動及產品功能的上線對於使用者回訪的影響等。
7A/B測試
A/B測試通常用於測試產品新功能的上線、運營活動的上線、廣告效果及演算法等。
進行A/B測試需要兩個必備因素：
第一，足夠的測試時間；第二，較高的資料量和資料密度。
當產品的流量不夠大時，進行A/B測試很難得到統計結果。
8數學建模
涉及到使用者畫像、使用者行為的研究時，通常會選擇使用數學建模、資料探勘等方法。比如透過使用者的行為資料、相關資訊、使用者畫像等來建立所需模型解決對應問題。
