9种最常用的数据分析方法

 

关联分析

关联分析,也叫作“购物篮分析”,是一种通过研究用户消费数据,将不同商品之间进行关联,并挖掘二者之间联系的分析方法。

对比分析

对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较。对比法是一种挖掘数据规律的思维,能够和任何技巧结合,一次合格的分析一定要用到N次对比。

聚类分析

聚类分析属于探索性的数据分析方法。从定义上讲,聚类就是针对大量数据或者样品,根据数据本身的特性研究分类方法,并遵循这个分类方法对数据进行合理的分类,最终将相似数据分为一组,也就是“同类相同、异类相异”。

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,考查看进行初始行为后的用户中, 经过一段时间后仍然存在客户行为(如登录、消费)。留存不仅是个可以反映客户粘性的指标,更多地反映产品对用户的吸引力。帕累托分析

帕累托法则,源于经典的二八法则——“世界上80%的财富掌握在20%的富人手里”。而在数据分析中,这句话可以理解为20%的数据产生了80%的效果,需要围绕找到的20%有效数据进行挖掘,使之产生更大的效果。象限分析

象限法是通过对两种及以上维度的划分,运用坐标的方式,人工对数据进行划分,从而传递数据价值,将之转变为策略。象限法是一种策略驱动的思维,常应用在产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等场景,像RFM模型、波士顿矩阵都是象限法思维。

7.ABtest

A/Btest,是将Web或App界面或流程的两个或多个版本,在同一时间维度,分别让类似访客群组来访问,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后分析评估出最好版本正式采用。

漏斗分析

漏斗思维本质上是一种流程思路,在确定好关键节点之后,计算节点之间的转化率。这个思路同样适用于很多地方,像电商的用户购买路径分析、app的注册转化率等等。路径分析

用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径,即对用户流向进行监测,可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果,以及了解用户行为偏好,其最终目的是达成业务目标,引导用户更高效地完成产品的最优路径,最终促使用户付费。

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