数据分析师教你几种常见的数据分析方法_上海互联网数据分析

阅读本文需要2分钟

 

1.简单趋势

通过实时访问趋势了解产品使用情况，便于产品迅速迭代。访问用户量、访问来源、访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义。

 

2.多维分解

数据分析师可以根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如浏览器类型、操作系统类型、访问来源、广告来源、地区、网站/手机应用、设备品牌、APP版本等等维度。

 

3.转化漏斗

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有注册转化分析、购买转化分析等。

 

4.用户分群

在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对；数据分析师需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。

 

5.细查路径

数据分析师可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。

 

6.留存分析

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“回访网站/app”的比例。 数据分析师通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。

 

7.A/B测试

A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同；然后以某种规则（例如用户体验、数据指标等）优胜略汰选择最优的方案。数据分析师需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

 

欢迎关注公众号：Python爬虫数据分析挖掘，回复【开源源码】免费获取更多开源项目源码

公众号每日更新python知识和【免费】工具

阅读本文需要2分钟