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实测这8种分析方法 常用数据分析方法有哪些

在数据分析中
训练营给大家讲解数据分析案例的时候，发现一些新手小白在做数据分析时，拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析，脑海里没有清晰的分析思路 。
数据分析思路的培养是一个不断实践和积累的过程 。刚入行的小白，可以先应用一些常用的数据分析方法或模型，掌握基本的分析思路 。本文讲解八种常见的数据分析方法，帮助你快速入门数据分析，解决实际问题 。
逻辑树分析法 逻辑树分析就是把一个复杂的问题分解成几个小问题，像树枝一样展开 。
逻辑树是分析问题最常用的方法之一 。它不仅在数据分析领域，也是解决日常生活中问题的好方法 。它帮助我们理清思路，避免重复和不相关的思考 。
比如需要分析站外推送投递率低的问题 。我们可以按照逻辑树分析法将问题拆解成Android和ios两个交付率低的子问题，然后继续拆分下去，紧密探究问题背后的每一个原因，让问题浮出水面，以因果逻辑为线索，在深度和广度上找出问题的原因 。
PEST分析法 PEST分析主要用于行业研究 。本文从政治(p)、经济(e)、社会(s)和技术(t)四个角度对产业进行了比较分析 。
比如，我们以大数据行业的分析为例，用PEST来分析大数据行业的前景:
多维度拆解法 【实测这8种分析方法 常用数据分析方法有哪些】多维拆解法是将复杂问题按照维度拆解成简单问题，观察数据变化，找出问题产生的原因 。
多维拆解法的应用场景主要有两种:一、拆解分析单个指标的构成或比例，比如你想分析一个课程网站的访问，可以从用户性别、用户来源渠道、用户地域等维度进行分析 。
第二个是拆解分析业务流程 。最常见的就是电商网站的用户转化过程分析 。我们可以从渠道、区域等维度对用户注册、下单、支付数据进行拆解，进一步定位问题原因 。
比如下图，我们从渠道维度拆分用户注册、订购、支付的数据，发现百度渠道的注册流量很大，但是订购的转化率很低 。这种情况下，可以适当减少百度的广告投放力度，增加其他渠道 。
对比分析法 比较分析是最基本的分析方法之一 。基本上每个人都可以用 。俗话说“没有比较就没有伤害 。”
在运用对比分析法的过程中，要明确三点:什么？怎么会？跟谁比？
比例是多少？一般是指比较数值，绝对值或者比例值 。
怎么比较？一般有两种方式:同比对比和环比对比 。同比比较是与当前时间范围的上一个范围的相同持仓数据进行比较，比如同比比较:今天vs去年今天 。环比与当前时间范围 相邻的上一个时间范围进行比较，如每日环比:今日vs昨日 。
跟谁比？可以和自己比，也可以和行业或者竞品比 。比如从时间维度来看，去年的销售数据比今年下降了5%，说明公司今年的销售比去年不太好，然后对比行业整体数据，发现行业整体销售下降了20%，公司销售下降比例远小于行业整体销售下降比例，说明公司今年的销售还不错 。
假设检验分析法 假设检验分析法，顾名思义，就是先提出一个假设，然后通过证据证明假设是否成立，再得出结论 。
比如发现某一天用户活跃率下降了5% 。根据这个问题，我们可以从这三个角度进行假设 。活动率下降可能是用户渠道、产品出现问题，或者竞品当天有什么大型活动，对我们影响比较大？……带着这些疑问，我们去运营部、产品部、市场部查数据，分别验证，看我们的推断是否成立 。如果都不成立，那么我们就排除上述假设，然后从其他角度寻找原因 。
AARRR漏斗分析法 AARRR模型是在Growth Hacker中提出的 。AARRR对应的是产品运营中最重要的五个环节:获取用户、提高用户活跃度、提高用户留存率、获取收益和自传播 。通常用于流量监测、活动营销效果监测、app运营、产品活动分析、产品转化分析 。通过分析每个环节的转化率，
RFM分析 RFM分析是衡量顾客价值的重要方法 。通过计算R、F、M值，可以判断客户价值的高低，把企业的主要运营精力放在最有价值的客户身上 。
Recency(R)是从上次购买日期算起的天数 。理论上，最近购买的次数越多，回购的可能性就越大 。
频率(F)是指最近一段时间的购买次数，购买次数最多的客户忠诚度较高 。
货币价值(M)是最近一段时间购买的金额 。
计算出R、F、M的值后，可以根据客户与平均值的比较，将客户分为8类，然后针对不同值的客户采取相应的营销策略 。


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