【干货】互联网运营中的十大数据分析方法！

　　【干货】互联网运营中的十大数据分析方法！

　　道教强调四个字，叫做“道、法、法、器”。

　　等级区别：“器具”是指物体或工具。在数据分析领域，是指数据分析的产品或工具。 “工欲善其事，必先利其器”；

　　“*敏*感*词*”是指操作技术，就是技能的高低和效率的高低，比如分析工具使用的技术（比如Excel数据分析的水平）；

　　“法”是指选择的方法。有句话叫“选择比努力更重要”；

　　“道”指方向、指导思想、战略。

　　在数据分析和产品运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“技术”层面。

　　那么如何做好数据分析，今天我们就来聊聊互联网运营中的十大数据分析方法。

　　01 细分分析

　　细分分析是分析的基础，单一维度下指标数据的信息价值很低。

　　细分的方法可以分为两类，一类是分步分析，比如：到北京的游客可以分为朝阳、海淀等区；另一个是维度的交集，例如：来自付费SEM的新访客。

　　分割用于解决所有问题。

　　比如漏斗转化，其实就是按照步骤细分转化过程。流量渠道的分析与评价也需要大量的细分方法。

　　

　　02 对比分析

　　比较分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，从数量上展示和解释研究对象的规模、水平、速度等的相对值。通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务不同阶段存在的问题。

　　常用的比较方法有：时间比较、空间比较、标准比较。

　　时间比较分为三种：同比、环比、定基比。

　　例如：本周与前一周的对比是环比对比；本月第一周与上月第一周的比较为同比；所有数据与今年第一周的比较是固定基数比。通过三种方法，您可以分析业务增长水平、速度等信息。

　　

　　03 漏斗分析

　　转化漏斗分析是业务分析的基本模型。最常见的是将最终转换设定为实现某个目的，最典型的就是完成交易。但也可以是实现任何其他目的，例如一次使用该应用程序超过 10 分钟。

　　漏斗帮助我们解决两个问题：

　　一个过程中是否发生了泄漏，如果有泄漏，我们可以在漏斗中看到，我们可以通过进一步的分析来阻止泄漏。一个进程中是否存在其他不应发生的进程，导致主转换进程被破坏。

　　

　　04 队列分析

　　群组分析在数据运营领域非常重要，互联网运营尤其需要仔细洞察留存。通过比较性质完全相同的可比群体的留存情况，我们可以分析影响用户留存的因素。

　　群组分析流行的一个重要原因是它非常简单，但非常直观。群组只用一个简单的图表来直接描述一段时间内（甚至整个LTV）用户留存或流失的变化。

　　之前的留存分析定义了只要用户有回访的留存，就会导致留存指数虚高。

　　

　　05 聚类分析

　　聚类分析具有简单直观的特点。 网站分析中的聚类主要分为：用户、页面或内容、来源。

　　用户聚类主要体现在用户分组和用户标注方法上；页面聚类主要是相似和相关的页面分组方法； source clustering主要包括channels、关键词等

　　例如：在页面分析中，经常出现bands？参数页面。例如：信息详情页、商品页等，都属于同一类型的页面。简单的分析很可能会造成跳出率、退出率等指标不准确的问题。通过聚类分析，可以获得相似页面的准确数据，用于分析场景。

　　

　　06 AB 测试

　　增长黑客的主要思想之一不是做一个大而全面的东西，而是继续做可以快速验证的小而精确的东西。快速验证，如何验证？主要方法是AB测试。

　　例如：您在漏斗转换中发现了漏洞。假设一定是商品价格问题导致了损失。你看到了问题——漏斗，你想出了一个想法——改变定价。但是这个想法是否正确取决于真实用户的反应，所以使用AB测试，有的用户还是看到了旧的价格，有的用户看到了新的价格。如果你的想法真的奏效，新的价格应该会有更好的转换。如果是这种情况，则应反复确定和优化新价格。

　　

　　07 埋点分析

　　只有采集有足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到所需的分析结果。

<p>通过分析用户行为，又细分为：浏览行为、轻交互、重交互、交易行为，对于浏览行为和轻交互行为，点击按钮等事件，因为使用频繁，数据简单，而无埋藏技术实现了自助埋藏，可以提高数据分析的有效性，可以立即提取出需要的数据，大大减少了技术人员的工作量，也需要采集信息量更大。