作为数据分析人员，这10个常用的分析方法你都知道吗？思维导图

拾人心

2023-03-01

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数据分析

随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到了大数据和精细化运营的重要性，数据分析人员将成为企业今后发展的重要支撑人员。

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思维导图大纲

举个例子，下图是一套营销数据，从中通过计算，我们可以清楚地了解到每个地区：

每个地区花了多少钱？每个地区转化是多少？

以北京地区为例，它的转化低于消费，说明整体转化并不好，那我们就需要思考：转化不好是哪出了问题？目前北京的消费比例符合我的目前推广策略吗？

而辽宁地区，转化高于消费，证明该地区转化很好，那我们就需要思考：该地区需要加钱吗？

通过对各个指标的占比进行分析，我们可以清楚地了解到每个地区的情况。这便是比率分析法。该方法较为适合多产品、多地区推广。4、转化分析

转化分析指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。

计算公式为：转化率=(转化次数/点击量)×100%

例如：10名用户看到某个搜索推广的结果，其中5名用户点击了某一推广结果并被跳转到目标URL上，之后，其中2名用户有了后续转化的行为。那么，这条推广结果的转化率就是(2/5)×100%=40%。

常用的转化分析模型是漏斗分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况。漏斗分析模型已经广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析的流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析的工作中。

漏斗分析要注意的两个要点：

● 不但要看总体的转化率，还要关注转化过程每一步的转化率；

● 漏斗分析也需要进行多维度拆解，拆解之后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。

举个例子，某企业的注册流程采用邮箱方式，注册转化率一直很低，才27%；通过漏斗分析发现，主要流失在【提交验证码】的环节。

经过了解发现，邮箱验证非常容易出现注册邮箱收不到邮件的情况，原因包括邮件代理商被屏蔽、邮件含有敏感字被归入垃圾邮箱、邮件送达时间过长等等。既然这么多不可控因素影响注册转化率，那就换一种验证方式。换成短信验证后，总体转化率提升到了43%，这是非常大的一个增长。5、留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

衡量留存的常见指标有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。我们可以从两个方面去分析留存，一个是新用户的留存率，另一个是产品功能的留存。

比如电商行业里，某司开展了一次运营活动，比如春节的抢红包活动，那么在节后，我们需要知道在过年期间，有多少用户在这段时间内通过抢红包的活动，延长了使用该产品的时间？是否提高了日活？有多少沉睡用户被唤醒了等；

一个精准的留存分析功能能够评判出产品对用户的价值高低，到底这个产品有没有能力留住用户。我们最理想的是说让用户的生命周期（使用产品的）跟随产品的生命周期保持一致，这样产品才能良性健康发展下去。6、分群分析

即用户分群是指用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

在日常的数据工作中，经常会有这样的需求：想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数，访问时长等），还希望知道具体是哪些人符合这些条件。然后查看这些人的数据导出用户名单，针对性的发送tips消息。有时还想进一步查看某些人在使用某功能上的具体操作行为。用户分群，就是用来满足这类需求的工具方法，它能帮助我们对差异较大的群体分别进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。