在本文中，笔者分享了六种常用的数据分析方法，并结合实际案例进行了分析和拓展，希望对你有所帮助。
一个产品，如果你无法衡量它，你就无法理解它。自然就无法改善了。数据分析，说到底就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，了解产品，在数据的驱动下改进产品。
在数据分析领域，我们用道家强调的四个字，叫做“道、法、术、器”
“道”则是指
方向
，是指导思想，是战略；“法”则是指
选择的方法
，有句话说“选择比努力重要““术“则是指
操作技术
，是技能的高低、效率的高下。比如使用分析工具的技术（如用Excel进行数据分析的水平）；“器“则是指
物品和工具
，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”。
在数据分析和产品及运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“方法”和“技术”。
那么有哪些数据分析方法呢？在此，诸葛俊介绍数据分析过程中常用的六种分析方法。
01细分分析法
细分分析是最常用的数据分析方法。如果按照不同维度细分一个指标，往往可以找到影响数据指标增加的原因。分割方法可以分为两类:
一个是逐步分析。比如来北京的游客可以分为朝阳、海淀等区；
另一类是次元穿越，比如付费SEM的新访客。
以诸葛io电商demo为例:
如果按【省份】属性看【支付成功】事件，可以明显看出【北京】地区的增加与【支付成功】数据指标的增加密切相关。
(图为诸葛io demo的实用页面)
除了深入分析指标异常，细分函数常用于平时的数据指标，如果你想知道指标的占比。比如注册成功指标有多少是男性，有多少是女性；成功支付中会员和非会员的比例是多少？细分是一个不能经常使用的函数。
02漏斗分析法
漏斗分析是商业分析的基本模型。最常见的是将最终转化设定为某种目的的实现，最典型的是完成交易。在使用漏斗的过程中，除了选择每一步的事件，还要特别注意漏斗的转换时间。不同应用场景的转化时间不一样。比如申请贷款授信，可以根据同届看转换情况；电商的转化时间可以当天查看；具体来说，转换周期要根据实际的业务场景来设置。
(图为诸葛io demo的实用页面)
除了通过漏斗看流程之间的转化，还有一种情况是计算转化率。比如从新增用户到注册成功的转化率是多少？这种转换一般是通过对两个事件执行四个操作来实现的。
(图为诸葛io demo的实用页面)
漏斗分析模型已经广泛应用于网站和app的用户行为分析，如日常数据运营和流量监测、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等数据分析。
03保留分析方法
留存分析是一个分析模型，用于分析用户的参与度和活跃度。从用户的角度来看，留存率越高，产品就越能抓住用户的核心需求，更多的活跃用户就会转化为产品，最终帮助公司获得更好的利润。
目前获取客户的成本非常昂贵，通过广告渠道获取的用户当然希望尽可能多的能留下来。通过留存分析，找到留存的用户，找出留存的用户是因为平台给他们传递了什么价值。如果能更好的把平台价值传递给新用户，就能留住更多的新用户。
除了提高新用户的留存，还要时刻关注整个用户的留存。通过细分对比，找到高留存用户的特征，提高整体用户的留存。
(图为诸葛io demo的实用页面)
04肖像分析法
在数据分析中，经常会用到用户画像分析。比如在漏斗转化的过程中，某个流程流失了200个用户，我们需要查看这200个用户的画像，看看用户有什么样的特征，特别容易流失。比如我们在去做广告之前，需要了解我们产品的核心用户的用户画像，这样在选择广告渠道的时候就可以非常得心应手。在成交量变化的渠道上，我们还可以评估他们的用户群体与我们产品的用户画像是否一致，有多少重合。
(图为诸葛io demo的实用页面)
05比较分析
对比分析主要是比较两个相互关联的指标数据。一个指标本身可能显示不出多少有用的信息，但是通过对比两组数据，可以解读的维度会比以前多。通过同一维度下的指标分析，可以发现业务不同阶段的问题。
常见的比较方法有:时间比较、空比较和标准比较。
比如绝对值或比例值比较，环比或同比比较，同行业或自身比较，或者通过划分进行不同用户群之间的比较分析。
以诸葛io电商demo为例:
将“查看商品详情”这一事件用“商品分类”这一属性进行细分，对比分析“搜狗用户群”和“百度用户群”，可以清楚地看到，来自百度的用户比例更高，为以后的运营打下基础。
(图为诸葛io demo的实用页面)
0AB测试
成长黑客的一个主要思想就是不做一个大而全的东西，而是不断的做小而精，可以快速验证的东西。如何验证？主要方法是AB测试。当我们从数据中发现问题时，我们需要验证洞察是否正确。这时候就需要AB测试的帮助，引导一批用户去做新的运营方案，然后验证洞察是否正确。只有从用户那里得到验证的假设才有价值。
比如你发现漏斗转换有漏洞，假设损失一定是商品价格问题造成的。你看到了问题并想出了一个主意。但想法是否正确，还要看真实的用户反应，所以采用AB测试。有些用户仍然看到旧价格，有些用户看到新价格。如果你的想法真的行得通，新的价格应该会有更好的转化。如果是，新的价格要反复确定和优化。
当然，除了上述的分析方法，还有其他的分析方法，比如热图分析、归因分析等。分析方法更具技术性。在使用哪种分析方法之前，还是要把问题定义清楚，通过那些维度找到突破口，再使用数据分析方法，这样才能达到事半功倍的效果。
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