不能错过的四种数据分析方法
新闻来源：优漫教育
日期：2021-06-29
伴随着因特网的不断发展，可以获取用户的各种行为数据，通过数据可以分析用户的偏好、产品的优劣等数据。而数据分析则更多的是基于商业背景来解读数据，将隐藏在数据背后的信息提炼和归纳，发现其中有价值的内容。学习数据分析，首先要了解数据分析的方法有哪些？
这一过程中，数据是客观的，人员是监督的。同一种数据不同的人解读得出的结论可能不一样，甚至完全相反，但结论本身并没有对错，因此，从客观数据到主观的人，需要一些科学的分析方法作为桥梁，以帮助数据传递得更好、更全面、更快。数据分析的方法是什么？
一、、趋势分析。
在有大量数据的情况下，我们又想从更快、更方便的数据中发现数据信息，此时需要借助图形的力量，所谓图形的力量，就是借助EXCEl或其它画图工具，将其绘制出来。假如用图解画出来，会发现一些问题。
这个是趋势分析，一般用趋势分析来长期跟踪核心指标，如：点击率，GMV，活跃用户数量。一般说来，做简单的数据趋势图，但光做数据趋势图还不算分析，必须像上面一样，数据有那些趋势变化，有没有周期性，有没有转折点，以及分析背后的原因，不管是内部原因还是外部原因。
最好的输出是趋势分析的比率。按月、按月、按月计算。例如，2017年4月GDP比3月增长了多少，这就是环比，环比反映了最近的变化趋势，但具有季节性影响。为消除季节因素的影响，采用了同比数据，例如：2017年4月GDP比2016年4月增长了多少。对于一个固定一个基点来说，一个固定一个基点就更容易理解了，比如以2017年1月的数据为基点，而定基比则是2017年5月与2017年1月的数据进行对比。
二、对比分析。
侧向对比：横向对比就是和自己比较。最为常用的数据指标就是需要与目标值比，来回答我们是否达到了目标；与我们上个月相比，来回答环北地区的增长了多少。垂直对比：简单来说就是和别人比较。与竞争对手相比，我们必须回答我们在市场中的份额和地位如何。
许多人也许会说，对比分析听起来也很简单么。那么我举一个例子，有一个电子商务的签到页面，昨天它的pv就是5000，你对这个数据有什么感觉？没有什么感觉，如果这个签到页的平均PV是10000，说明昨天有一个大问题，如果签到页的平均pv是2000，那么昨天就有一个跃升，只有对比，才能产生意义。
通常的对比应用是A/Btest,A/Best的关键是保证两组中只有一个单一变量，其他条件是一致的。例如测试首页的改版效果，就需要保证来源渠道一样，用户质量、上线时间保持一致，这样测试出来的数据才有意义。当新旧版本迭代时，我们通常会列出一些指标来评估版本迭代的好坏。如访问频率、使用时间长、启动次数、关键事件的成分率、保留率...
并且我们一般采用对比的方式对比新版本发布前后用户和旧版本用户各项数据指标前后的差异。通常人们会认为新版本的数据比旧版本要好，但是这真的是吗？经常喜欢升级新版本的用户都是最活跃的用户，因为他们本身对产品的依赖程度较高，使用频率较高，升级的可能性自然很大。若要做这样的数据分析，最好在发布初期选择两个版本的新用户，确保对比指标以外的因素尽可能保持一致。
三、象限分析。
给出一个在以前工作中使用过的象限分析的例子。普通p2p产品注册用户都是有第三方渠道引流的，如果按照流量来源的质量和数量可以划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较各个渠道的流量性价比，质量可以用留存的总额这个维度做标准。要继续保持优质优质的渠道数量，对渠道数量要高，数量要少，数量要低，质量要低，要尽量尝试低质量、高数量的投放策略和要求，这样的象限分析能让我们在对比分析的时候得到非常直观和快速的结果。
四、交叉分析。
通过对比分析，纵向对比和横向对比。若要横向对比，又要纵向对比，则有交叉分析法。交互式分析法是将多个维度的数据交叉呈现，多角度结合分析。正交分析的主要作用是从多个维度对数据进行细分，从中发现最相关的维度，探究数据变化的原因。
常用维度为：
分时：不同时期的数据是否有变化。
通道：不同流量来源的数据是否发生了变化。
分级用户：新注册用户与老用户之间是否存在差异，高级用户与低级用户是否存在差异。
分区：数据是否在不同区域发生变化。
交互分析法是一种由粗到细的过程，也叫细分分析法。
