常用的大数据分析方法有哪些
新闻来源：优漫教育
日期：2021-06-28
今天这个以数据说话的时代，数据分析师可谓吃香，超过90%的企业都成立了数据分析部门。可见数据分析有多受欢迎，而对于那些想学习或转到数据分析行业的朋友来说，相信您一定想知道，数据分析界常用的数据分析思路是什么？
DataDatician是数据分析家的一种，指在不同的行业中，专门从事工业数据收集、整理、分析，并根据数据做出工业研究、评估和预测的专业人士。但现在的互联网企业急需通过数据分析实现精细化运营，降低成本，提高效率；这也就对数据分析师提出了更高的要求。因此，数据分析师常用的数据分析思路是什么？
1、分解分析。
细分法是数据分析的基础，指标单一维度下的数据信息价值很低。分门别类的分类方法有两种，一种是循序渐进地分析，如：北京市的访问者可分为朝阳、海淀等地区；另一种是维度交叉，如：来自付费SEM的新访问者。分割用来解决所有问题。
2、对比分析。
比较分析主要是把两个相关的指标数据进行对比，从数量上说明研究对象的规模大小、层次高低、速度慢等相对数值，通过同一维度下的指标对比，可以发现在不同阶段存在的问题。常用对比方法有：时间对比、空间对比、标准对比。时间对比分为三种：年率、环比、定基比。
3、漏斗分析。
转换漏斗分析是商业分析的基本模式，最常用的是将最终转换设置为某种目的的实现，最典型的是完成交易。但是也可以用其他方法来实现，比如每次使用app需要10分钟以上。
4、同期群体分析。
同时期的群组分析是数据操作方面的一个重要方面，而互联网操作尤其需要深入地了解留存情况。本文通过比较具有相同性质的可比性群体的留存情况，分析哪些因素影响用户留存。
5、聚类分析。
在网站分析中，聚类分析具有简单、直观的特点，主要分为：用户、页面或内容、来源。用户分群主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类主要是相似，相关页面分组方法；源聚类主要包括渠道、关键词等。
一般数据分析师的数据分析思路是什么？
6、AB检查。
成长黑客的一个主要想法就是不能做一个庞大而完整的产品，而是不停地做一些可以快速验证的小而精的东西。快验证，那么怎样验证呢？以AB法为主。
7、埋藏点分析。
在收集足够的基础数据后，通过各种分析方法才能得到所需的分析结果。本文通过对用户行为的分析，将用户行为划分为：浏览行为、轻度互动、深度互动、交易行为、对于浏览行为和轻微交互行为的点击按钮等事件，由于其使用频繁、数据简单，以及采用无埋点技术实现自助埋点，可以提高数据分析的实效性，需要大量减少技术人师的工作量。
8、分析来源。
由于流量红利消失，我们对获得源的高度重视，如何有效地标注用户来源，至关重要。传统的分析工具，只有单一的渠道分析，要深入分析不同渠道不同阶段的效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得到不同区域的获客细节，维度越细，分析结果也越有价值。
9、使用者分析。
使用者分析是互联网运作的核心，常用的分析方法有：活跃分析、留存分析、使用者分类、使用者抽样调查等。
