数据分析师课|想成为一个合格的数据分析师，就要了解数据分析的八大方法

假设你面前有产品的所有数据，包括过去一年的dau、新增、留存、渠道等等常规数据，也包括app从开屏到核心功能所有页面的uv/pv、所有CTA的uv/pv，也就是说关于app的所有数据基本都能够拿到，现在要搭建一套数据体系，有哪些方式?

1、数据分析的八大方法——数字和趋势

最基本的数据展现形式，用exel就可以完成。

关键数值。趋势图表，直方图、折线图、堆积图、饼状图。

2、数据分析的八大方法——维度分解

单一的数值或者趋势比较宏观时，需要对其进行拆解。

比如每日新增，可以从渠道的维度进行拆解，分为应用宝、appstore、360手机助手等等，基于此我们可以查看不同维度的新增情况，进而做一些渠道推广的决策;

每日新增也可以从时间的维度进行拆解，比如发现新增的高峰时间段是中午一点，那么运营活动可以考虑集中在这个时间。

3、数据分析的八大方法——用户分群

把符合某种特定行为或标签的用户进行分群，进行归类，比如“1月份来自北京的应用宝新增用户”。

我们可以针对这个分群的用户进行深度的分析，比如他们的爱好、消费水平、高频行为，进而针对性的进行用户运营或营销推广，比如对“放进购物车但是没有支付的用户”发放优惠券。

4、数据分析的八大方法——转化漏斗

这个应该是最熟知的一种方法了，基本所有的用户行为都可以用漏斗来表现，不论是注册转化漏斗还是下单支付漏斗。

关注三个问题：

-从开始到结束，整体的转化率是多少；

-每一步的转化率是多少；

-哪一步的流失最多，原因，流失的用户符合哪些特征(这里就可以使用用户分群来精细分析)。

5、数据分析的八大方法——行为轨迹

从若干个页面的uv/pv值，仅可以看到整体的转化率，实际上可能会存在偏差，从用户的行为轨迹可以从更实际的角度了解产品。

6、数据分析的八大方法——留存分析

关注两类留存：

-新用户留存：次日留存、7日留存、30日留存，以及留存率的变化趋势。

-功能留存：即使用xx功能的用户在次日又有操作。

7、数据分析的八大方法——A/B测试

意义就不用解释了，但是真正实施过A/B测试的实际上应该是有限。

进行A/B测试的两个必备因素：

-有足够的时间进行测试。

-数据量和数据密度较高。产品流量不大的情况下，测试的统计结果实际上有很大的随机性。

8、数据分析的八大方法——数学建模

当一个商业目标与用户行为用户画像等信息有关联性时，可以使用数学建模、数据挖掘等方式进行建模，进而预测分析。

这就属于比较高阶的操作了，需要公司有一定规模且有足够的预算投入。

以上就是有关于数据分析的八大方法的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。

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来源：慕课网