层次区别：工具
“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；测试
“术”是指操做技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（好比用Excel进行数据分析的水平）；大数据
“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；优化
“道”是指方向，是指导思想，是战略。网站
在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。spa
那么如何作好数据分析呢，今天咱们来说讲互联网运营中的十大数据分析方法。设计
练就数据分析的洪荒之力并不是一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个优秀的数据分析师应该以价值为导向，放眼全局、立足业务、与人为善，用数据来驱动增加。3d
01 细分分析对象
细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。
细分方法能够分为两类， 一类逐步分析， 好比：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区； 另外一类是维度交叉， 如：来自付费SEM的新访客。
细分用于解决全部问题。
好比漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也须要大量用到细分的方法。
02 对比分析
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展现和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值， 经过相同维度下的指标对比，能够发现，找出业务在不一样阶段的问题。
常见的对比方法包括： 时间对比，空间对比，标准对比。
时间对比有三种： 同比，环比，定基比。
例如： 本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；全部数据同今年的第一周对比则为定基比。经过三种方式，能够分析业务增加水平，速度等信息。
03 漏斗分析
转化漏斗分析是业务分析的基本模型， 最多见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也能够是其余任何目的的实现，好比一次使用app的时间超过10分钟。
漏斗帮助咱们解决两方面的问题：
在一个过程当中是否发生泄漏，若是有泄漏，咱们能在漏斗中看到，而且可以经过进一步的分析堵住这个泄漏点。
在一个过程当中是否出现了其余不该该出现的过程，形成转化主进程收到损害。
04 同期群分析
同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别须要仔细洞察留存状况。 经过对性质彻底同样的可对比群体的留存状况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。
同期群分析深受欢迎的重要缘由是十分简单，但却十分直观。 同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化状况。
之前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会致使留存指标虚高。
05 聚类分析
聚类分析具备简单，直观的特征， 网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。
用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是类似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。
例如： 在页面分析中，常常存在带？参数的页面。 好比： 资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易形成跳出率，退出率等指标不许确的问题，经过聚类分析能够获取同类页面的准确数据用于分析场景。
06 AB测试
增加黑客的一个主要思想之一，是不要作一个大而全的东西，而是不断作出可以快速验证的小而精的东西。 快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。
好比： 你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设必定是商品价格问题致使了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变订价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，因而采用AB测试，一部分用户仍是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该肯定下来，如此反复优化。
07 埋点分析
只有采集了足够的基础数据，才能经过各类分析方法获得须要的分析结果。
经过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，便可以提升数据分析的实效性，须要的数据可当即提取，又大量减小技术人员的工做量，须要采集更丰富信息的行为。
如： 重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则经过SDK批量埋点的方式来实施。
08 来源分析
流量红利消失，咱们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，相当重要。
传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深刻分析不一样渠道不一样阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不一样区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。
09 用户分析
用户分析是互联网运营的核心， 经常使用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。
可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，经过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；经过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不一样用户类型的特色，提供有针对性的产品和服务。
用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。
10 表单分析
填写表单是每一个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提高起到重要做用。
用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难致使没法完成表单，都影响最终的转化效果。
以上是常见的数据分析方法，更多应用方法须要根据业务场景灵活应用。