詳解：十種常用的的資料分析思路！

在資料分析和產品、運營最佳化方面，資料分析方法是其核心的層次。那麼如何做好資料分析呢，今天我們來和 陝西優就業 小編講講網際網路運營中的十大資料分析方法。

1.細分分析

細分分析是分析的基礎，單一維度下的指標資料的資訊價值很低。細分方法可以分為兩類，一類逐步分析，比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區;另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。

細分用於解決所有問題。比如漏斗轉化，實際上就是把轉化過程按照步驟進行細分，流量渠道的分析和評估也需要大量用到細分的方法。

2.對比分析

對比分析主要是指將兩個相互聯絡的指標資料進行比較，從數量上展示和說明研究物件的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，透過相同維度下的指標對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。

常見的對比方法包括：時間對比，空間對比，標準對比。時間對比有三種：同比，環比，定基比。

例如：本週和上週進行對比就是環比;本月第一週和上月第一週對比就是同比;所有資料同今年的第一週對比則為定基比。透過三種方式，可以分析業務增長水平，速度等資訊。

3.漏斗分析

轉化漏斗分析是業務分析的基本模型，最常見的是把最終的轉化設定為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用app的時間超過10分鐘。

漏斗幫助我們解決兩方面的問題：

(1)在一個過程中是否發生洩漏，如果有洩漏，我們能在漏斗中看到，並且能夠透過進一步的分析堵住這個洩漏點。

(2)在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主程式收到損害。

4.同期群分析

同期群(cohort)分析在資料運營領域十分重要，網際網路運營特別需要仔細洞察留存情況。透過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響使用者的留存。

同期群分析深受歡迎的重要原因是十分簡單，但卻十分直觀。同期群只用簡單的一個圖表，直接描述了使用者在一段時間週期(甚至是整個LTV)的留存或流失變化情況。

以前留存分析只要使用者有回訪即定義為留存，這會導致留存指標虛高。

5.聚類分析

聚類分析具有簡單，直觀的特徵，網站分析中的聚類主要分為：使用者，頁面或內容，來源。使用者聚類主要體現為使用者分群，使用者標籤法;頁面聚類則主要是相似，相關頁面分組法;來源聚類主要包括渠道，關鍵詞等。

例如：在頁面分析中，經常存在帶?引數的頁面。比如：資訊詳情頁面，商品頁面等，都屬於同一類頁面。簡單的分析容易造成跳出率，退出率等指標不準確的問題，透過聚類分析可以獲取同類頁面的準確資料用於分析場景。

6.AB測試

增長駭客的一個主要思想之一，是不要做一個大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西。快速驗證，那如何驗證呢?主要方法就是AB測試。

比如：你發現漏斗轉化中中間有漏洞，假設一定是商品價格問題導致了流失，你看到了問題-漏斗，也想出了主意-改變定價。但主意是否正確，要看真實的使用者反應，於是採用AB測試，一部分使用者還是看到老價格，一部分使用者看到新價格，若你的主意真的管用，新價格就應該有更好的轉化，若真如此，新價格就應該確定下來，如此反覆最佳化。

7.埋點分析

只有採集了足夠的基礎資料，才能透過各種分析方法得到需要的分析結果。

透過分析使用者行為，並細分為：瀏覽行為，輕度互動，重度互動，交易行為，對於瀏覽行為和輕度互動行為的點選按鈕等事件，因其使用頻繁，資料簡單，採用無埋點技術實現自助埋點，即可以提高資料分析的實效性，需要的資料可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要採集更豐富資訊的行為。

如：重度互動(註冊，邀請好友等)和交易事件(加購物車，下訂單等)則透過SDK批次埋點的方式來實施。

8.來源分析

流量紅利消失，我們對獲客來源的重視度極高，如何有效的標註使用者來源，至關重要。

傳統分析工具，渠道分析僅有單一維度，要深入分析不同渠道不同階段效果，SEM付費搜尋等來源渠道和使用者所在地區進行交叉分析，得出不同區域的獲客詳細資訊，維度越細，分析結果也越有價值。

9.使用者分析

使用者分析是網際網路運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，使用者分群，使用者畫像，使用者細查等。

可將使用者活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，透過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標;透過使用者行為事件序列，使用者屬性進行分群，觀察分群使用者的訪問，瀏覽，註冊，互動，交易等行為，從而真正把握不同使用者型別的特點，提供有針對性的產品和服務。

使用者畫像基於自動標籤系統將使用者完整的畫像描繪清晰，更有力的支撐運營決策。

10.表單分析

填寫表單是每個平臺與使用者互動的必備環節，優秀的表單設計，對轉化率的提升起到重要作用。

使用者從進入表單頁面之時起，就產生了微漏斗，從進入總人數到最終完成併成功提交表單人數，這個過程之中，有多少人開始填寫表單，填寫表單時，遇到了什麼困難導致無法完成表單，都影響最終的轉化效果。

以上是常見的資料分析方法，更多應用方法需要根據業務場景靈活應用。