今天我想和大家分享一篇关于基本分析方法的文章。对于你感兴趣的分析方法，可以深入研究。
数据分析方法是数据分析和产品及运营优化的核心。随着互联网的发展，业务逻辑越来越复杂，数据分析变得越来越重要。对数据的分析可以有效避免逻辑混乱，防止复杂业务理解中逻辑不清和错误判断。下面提供的10种常用方法可以帮助避免逻辑混乱和判断错误，并进行有效的数据分析。
道教曾强调四个字，叫“道、法、术、器”。级别为：
“工具”指的是物体或工具。在数据分析领域，是指数据分析的产品或工具。“工欲善其事，必先利其器”；
“技能”是指操作技巧、技能水平和效率，例如使用分析工具的技术；
“法”是指选择的方法。有句话说“选择比努力更重要”；
“道”是指方向、指导思想、策略。
在数据分析和产品及运营优化方面，数据分析方法是核心，属于“方法”和“技术”层面。那么如何做好数据分析呢？本文将讲10种大数据分析方法。
细分分析
细分分析是数据分析的基础，单一维度的指标数据价值很低。分割方法可以分为两类。一是逐步分析。例如，到北京的游客可以分为朝阳、海淀等地区。另一种是维度交叉，比如付费SEM的新访客。
分段是用来解决所有问题的。例如，漏斗转换实际上是将转换过程细分为步骤。流量渠道的分析和评估也需要大量使用细分方法。
对比分析
比较分析主要是指比较两个相互关联的指标数据，定量地展示和解释研究对象的规模、水平、速度等相对值。通过同一维度指标的对比，可以发现和发现不同阶段的业务问题。常见的比较方法有：时间比较、空间比较、标准比较。
时间比较有同比、环比、定基比三种。
例如：本周与上周比较是环比；本月第一周与上月第一周相比为同比；所有数据与今年第一周相比是固定基数比率。可以通过三种方式来分析业务增长水平、速度等信息。
漏斗分析
转化漏斗分析是业务分析的基本模型。最常见的就是将最终的转换设定为某种目的的实现。最典型的就是完成交易。但也可以是任何其他目的的实现，例如一次使用APP超过10分钟。
漏斗帮助我们解决两个问题：流程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们可以在漏斗中看到，通过进一步的分析堵住泄漏点。
一个进程中不应该出现的其他进程是否会对主转换进程造成损害？
队列分析
群组分析在数据运营领域非常重要，互联网运营尤其需要仔细了解留存情况。通过比较性质完全相同的可比群体的留存情况，我们可以分析哪些因素影响用户留存。
队列分析如此流行的一个重要原因是它非常简单但又非常直观。该队列仅使用一个简单的图表来直接描述一段时间内（甚至整个LTV）用户保留或流失的变化。过去，留存分析只要用户有回访就定义为留存，这会导致留存指标虚高。
聚类分析
聚类分析具有简单、直观的特点。网站分析中的聚类主要分为：用户、页面或内容、来源。
用户聚类主要包括用户分组和用户标记方法；页面聚类主要包括相似性和相关性页面分组方法；来源聚类主要包括渠道、关键词等。
例如：在页面分析中，经常会出现带参数的页面。例如：信息详情页、商品页等，都属于同一类型的页面。简单的分析很容易导致跳出率、退出率等指标不准确。通过聚类分析，可以获得相似页面的准确数据，用于分析场景。
AB测试
增长黑客的主要思想之一不是构建大而完整的东西，而是不断构建可以快速验证的小而精致的东西。快速验证，如何验证？主要方法是AB测试。
例如：你在漏斗转换的中间发现了一个漏洞，假设产品价格一定是造成损失的原因。你看到了问题——漏斗，并且你也想出了一个想法——改变定价。但你的想法是否正确取决于真实的用户反应，所以你使用AB测试。有些用户仍然看到旧价格，有些用户看到新价格。如果你的想法确实可行，新价格应该会有更好的转化。如果是这样，就应该一次又一次地确定和优化新的价格。
埋点分析
只有收集到足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到所需的分析结果。
通过分析用户行为，细分为：浏览行为、轻交互、重交互、交易行为、点击按钮等事件对于浏览行为和轻交互行为，因其使用频繁、数据简单、无埋点技术的实现自助埋点不仅可以提高数据分析的有效性，可以立即提取所需的数据，还可以大大减轻技术人员的工作量，从而需要收集更丰富的信息。
例如，重度交互（注册、邀请好友等）、交易事件（添加购物车、下单等）都是通过SDK批量实现的。
源码分析
流量红利消失，我们非常重视获客来源。如何有效标记用户来源至关重要。传统的分析工具只有单一维度进行渠道分析。需要对不同阶段不同渠道的效果进行深入分析。交叉分析SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区，获取不同地区的详细获客信息。尺寸越细，分析结果越好。越有价值。
用户分析
用户分析是互联网运营的核心。常用的分析方法包括：活跃度分析、留存分析、用户分组、用户画像、用户细察等。
用户活动可细分为主动浏览、主动互动、主动交易等，通过对主动行为的细分，可以掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列和用户属性，可以进行分组，观察分组用户的访问、浏览、注册情况。互动、交易等行为，从而真正掌握不同用户类型的特征，提供有针对性的产品和服务。用户画像基于自动标签系统，清晰描绘用户的完整画像，更有效地支持运营决策。
形式分析
填写表格是每个平台与用户互动的重要组成部分。优秀的表单设计对于提高转化率有着重要的作用。
从用户进入表单页面的那一刻起，就创建了一个微漏斗。从总共进入的人数到最终完成并成功提交表格的人数，在这个过程中，有多少人开始填写表格，以及在填写表格时遇到了哪些困难导致表格无法通过。正在完成？表单的填写会影响最终的转换效果。
以上是10种常见的数据分析方法。更多的应用方式需要根据业务场景灵活应用。
