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互联网必备的五大【数据分析方法】
更新时间：2025-6-1 11:46:45 作者：爱短链
上次在数据分析小白，初步分析思路应该如何形成？，我们说，当锁定问题的原因时，我们需要使用各种数据分析方法来更快地锁定不同问题的原因。
我们之前谈到过漏斗分析方法，这次我们添加了其他几个，并与您分享。
一、对比分析法 比较分析法常用于生活和工作。
比较分析法，又称比较分析法，是比较两个或两个以上相互关联的指标数据，分析其变化，了解事物的本质特征和发展规律。
常用的数据分析分为三类：时间比较、空间比较和标准比较。
1、时间对比 最常用的是同比和环比，通过时间周期的数据比较，了解当前的数据水平。
同比:与上一个周期的同一时期相比，今年的6月比去年的6月、本周的周一比上周的周一等。
环比：某一时期与上一时期相等，如本周环比上周等。
在分析同比时，需要注意比较范围，何时使用，如测量活动效果，应同比分析上次活动和活动的数据。
在可视化输出和显示同环比数据时，如果您不熟悉同环比计算，可以参考BDP同环比功能可根据数据情况自由选择时间进行比较。
2、空间对比 也就是说，在同一时间范围内比较不同的空间指标数据。
比如对比不同部门、不同业务人员、不同地区等。
，比如对比各省订单销售数据的差异，可以得出产品优势的重点突破，平衡人力物力。
3、标准对比 业务数据通常设定目标计划。
标准比较可以通过比较当前数据和设定的目标计划来了解当前的发展过程和完成进度，并在了解差距后及时调整策略。
例如，将目标值、平均值、中位数等标准设置在图表中，与实际数据形成标准对比，分析数据情况 二、用户分析法 用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析、保留分析、用户分组、用户肖像等。
刚才提到的RARRA在模型中，行为数据的分析，优化产品或网页设计，适当引导用户，是模型中非常重要的环节。
我们通常每天监控「日活」、「月活」等待用户活跃数据，了解新的活跃用户数据，了解产品或网页是否得到更多的关注，但同时，也需要做保留分析，关注新用户是否真正保留成为固定用户，保留数据是真正的用户增长数据，反映产品的使用一段时间 活跃率是活跃用户在一定时间内的总用户比例，根据时间可分为日活跃率（DAU）、周活跃率（WAU）、月活跃率（MAU）等。
但活跃用户的定义可能因产品不同而不同。
APP即使打开很活跃，有些也会打开APP必须登录才算活跃…… 为什么活动如此重要？ 不言而喻，新客户的转化成本约为活跃客户成本的3-10倍和2-8原则都表明活动有多重要。
作为运营商的重要性kpi，你真的会分析吗？ 场景案例:(以一季度为生命周期) 用户A下载并开始使用产品，发现它可以满足他的所有需求，喜欢产品，基本上每周登录，登录时间超过2小时。
用户B下载并开始使用产品，几天后就不再使用了。
产品更新后，他觉得新功能很棒，每半个月使用一次。
用户C在网上搜索后随意注册，使用产品几天，感觉一般，当产品有大量折扣或活动时，再使用一两次。
第一季度不到5次。
用户D下载注册后卸载或放弃使用，全季度使用次数为0或1。
根据上述四种用户的活动，可分为： 活跃用户：(用户A） 用户活动路径:新增-活跃-忠诚 相应措施:保证接触频率，但不做促销刺激 沉默期用户：(用户B） 用户活动路径：新增-不活跃-回流-活跃 相应措施：确保接触频率，给予少量营销折扣 睡眠用户：(用户C） 用户活动路径：新增-不活跃-回流 相应措施:控制有限接触，打折恢复 流失期用户：(用户D） 用户活动路径：新增-不活动-流失 相应措施：屏蔽接触。
只有在双11等促销活动中通知用户，才能根据用户的活跃路径确定营销计划，促进用户的最终转型。
如何发现活动率、保留率等数据的监控是否正常，需要关注数据变化的几个指标： 1.波动幅度:短时间内是否有大幅波动 2.变化可持续性:数据波动是否可持续性 3.变化规律性:数据变化有一定的规律吗？ 4.各指标变化的相关性:关注各指标的变化是否有一定的相关性，如同时升降、同时变化趋势等 三、细分析法 如今，随着数据分析概念的广泛关注，粗略的数据分析很难真正发现问题，精细的数据分析已经成为一种真正有效的方法，因此细分析方法在原始的数据分析中更加深入和精细。
比如分析北京的课程转化，要细分为不同类型的学生、初中、高中不同阶段的学生，细分为北京不同地区、海淀、朝阳、西城不同地区，细分为不同学科等。
在数据分析过程中，从粗到细，通过粗数据显示整体情况，细化到局部，分析具体原因。
细分析法的重点是对数据进行分类，并根据类别进行分析 提供两种实现方法： 1、多层钻取 嵌套每层数据，点击不同维度的数据进行细分析，通过多层钻取，直接点击图表中的细分数据，每层数据可选择合适的图表类型进行显示， 2、聚焦下钻 对于数据中的一些关键数据，进行聚焦分析。
在整体分析中，如果您想查看一些特别关注的数据细节，您可以使用聚焦和钻井功能进行自由分析 四、指标分析法 在实际工作中，该方法应用最广泛，同时使用其他方法进行分析，并使用突出问题的关键点。
它是指直接使用统计学中的一些基本指标进行数据分析，如平均值、数量、中位数、最大值、最小值等。
在选择具体的基本指标时，需要考虑结果的方向。
平均数：可以在不同时间段显示类似数据的数据，以总结趋势，并在一般规律中发现问题。
此外，您还可以比较不同地区和情况下类似数据的差异，这比总数或单独值更有说服力 中位数：又称中位数，是指按顺序排列的一组数据中的中位数，代表样本、种群或概率分布中的一个值，可分为相等的上下两部分。
因为它是通过排序获得的，所以它不受最大和最小两个极端值的影响。
例如，在本季度市场招聘工资的统计中，由于少数可能属于最大或最小值，中位数更有意义。
有些数据的变化对中位数没有影响，当一组数据中的个别数据变化较大时，往往可以用来描述这组数据的集中趋势。
最大(小)值: 最大（小）值通常可以用来显示数据中的异常。
在某些数据分析中，可以忽略异常值，但一些最大（小）值的分析可以研究影响因素，从而找到突破性行动或不可避免的方法，从而促进业务增长。
五、漏斗分析法 漏斗分析模型是业务分析的重要方法，最常见的应用于营销分析，因为营销过程中的每个关键节点都会影响最终结果，所以在当今广泛使用的精细操作中，漏斗分析方法可以帮助我们掌握每个转换节点的效率，从而优化整个业务流程。
其中，我们经常关注三个要点： 首先，从头到尾，整体转化效率是多少？ 第二，每一步的转化率是多少？ 第三，哪一步损失最大，原因在哪里？丢失的用户的特点是什么？ 漏斗分析通常不仅能帮助我们解决转化率问题，还能帮助我们： 1.漏斗比较分析，从差异中找到优化方法 通过对不同用户群体和不同营销方法的漏斗分析，可以帮助我们快速发现用户特征和营销方法的转化优势，找到不同用户在转化过程中可以优化的步骤或营销方法中可以地方。
2.通过转化率定位转化最有效的关键方法 大多数商业实现过程，可以梳理漏斗，通常我们会采取各种方法来增加转换，漏斗分析可以帮助我们梳理整个业务流程，明确最重要的转换节点，所以在分析过程中，可以找出是否有其他不重要的过程参与，影响主要过程的转换，从而选择优化 典型的漏斗模型案例 AARRR分析模型 Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer，即用户获取、用户激活、用户保留、用户收入和用户传播。
从图中可以看出，这是一个典型的逐步减少漏斗图。
通过对各环节转化率的分析和变化，确定实现最终转化的关键方法，并不断优化迭代。
在当前互联网产品普遍红海的情况下，成长型专家也对模型进行了新的思考和优化AARRR在模型中，最重要的是用户获取。
通过扩大漏斗顶部的流量池，实现最终转换的改进。
在目前的市场形势下，客户获取难以成为增长实现的最重要指标RARRA帮助人们将注意力从用户获取转移到用户留存，这需要更多的关注用户活动和数据保留，这也是用户分析方法中的一个重要分析指标。
-END- 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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如有侵权行为，请联系网站管理员删除，。
我们之前谈到过漏斗分析方法，这次我们添加了其他几个，并与您分享。
一、对比分析法 比较分析法常用于生活和工作。
比较分析法，又称比较分析法，是比较两个或两个以上相互关联的指标数据，分析其变化，了解事物的本质特征和发展规律。
常用的数据分析分为三类：时间比较、空间比较和标准比较。
1、时间对比 最常用的是同比和环比，通过时间周期的数据比较，了解当前的数据水平。
同比:与上一个周期的同一时期相比，今年的6月比去年的6月、本周的周一比上周的周一等。
环比：某一时期与上一时期相等，如本周环比上周等。
在分析同比时，需要注意比较范围，何时使用，如测量活动效果，应同比分析上次活动和活动的数据。
在可视化输出和显示同环比数据时，如果您不熟悉同环比计算，可以参考BDP同环比功能可根据数据情况自由选择时间进行比较。
2、空间对比 也就是说，在同一时间范围内比较不同的空间指标数据。
比如对比不同部门、不同业务人员、不同地区等。
，比如对比各省订单销售数据的差异，可以得出产品优势的重点突破，平衡人力物力。
3、标准对比 业务数据通常设定目标计划。
标准比较可以通过比较当前数据和设定的目标计划来了解当前的发展过程和完成进度，并在了解差距后及时调整策略。
例如，将目标值、平均值、中位数等标准设置在图表中，与实际数据形成标准对比，分析数据情况 二、用户分析法 用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析、保留分析、用户分组、用户肖像等。
刚才提到的RARRA在模型中，行为数据的分析，优化产品或网页设计，适当引导用户，是模型中非常重要的环节。
我们通常每天监控「日活」、「月活」等待用户活跃数据，了解新的活跃用户数据，了解产品或网页是否得到更多的关注，但同时，也需要做保留分析，关注新用户是否真正保留成为固定用户，保留数据是真正的用户增长数据，反映产品的使用一段时间 活跃率是活跃用户在一定时间内的总用户比例，根据时间可分为日活跃率（DAU）、周活跃率（WAU）、月活跃率（MAU）等。
但活跃用户的定义可能因产品不同而不同。
APP即使打开很活跃，有些也会打开APP必须登录才算活跃…… 为什么活动如此重要？ 不言而喻，新客户的转化成本约为活跃客户成本的3-10倍和2-8原则都表明活动有多重要。
作为运营商的重要性kpi，你真的会分析吗？ 场景案例:(以一季度为生命周期) 用户A下载并开始使用产品，发现它可以满足他的所有需求，喜欢产品，基本上每周登录，登录时间超过2小时。
用户B下载并开始使用产品，几天后就不再使用了。
产品更新后，他觉得新功能很棒，每半个月使用一次。
用户C在网上搜索后随意注册，使用产品几天，感觉一般，当产品有大量折扣或活动时，再使用一两次。
第一季度不到5次。
用户D下载注册后卸载或放弃使用，全季度使用次数为0或1。
根据上述四种用户的活动，可分为： 活跃用户：(用户A） 用户活动路径:新增-活跃-忠诚 相应措施:保证接触频率，但不做促销刺激 沉默期用户：(用户B） 用户活动路径：新增-不活跃-回流-活跃 相应措施：确保接触频率，给予少量营销折扣 睡眠用户：(用户C） 用户活动路径：新增-不活跃-回流 相应措施:控制有限接触，打折恢复 流失期用户：(用户D） 用户活动路径：新增-不活动-流失 相应措施：屏蔽接触。
只有在双11等促销活动中通知用户，才能根据用户的活跃路径确定营销计划，促进用户的最终转型。
如何发现活动率、保留率等数据的监控是否正常，需要关注数据变化的几个指标： 1.波动幅度:短时间内是否有大幅波动 2.变化可持续性:数据波动是否可持续性 3.变化规律性:数据变化有一定的规律吗？ 4.各指标变化的相关性:关注各指标的变化是否有一定的相关性，如同时升降、同时变化趋势等 三、细分析法 如今，随着数据分析概念的广泛关注，粗略的数据分析很难真正发现问题，精细的数据分析已经成为一种真正有效的方法，因此细分析方法在原始的数据分析中更加深入和精细。
比如分析北京的课程转化，要细分为不同类型的学生、初中、高中不同阶段的学生，细分为北京不同地区、海淀、朝阳、西城不同地区，细分为不同学科等。
在数据分析过程中，从粗到细，通过粗数据显示整体情况，细化到局部，分析具体原因。
细分析法的重点是对数据进行分类，并根据类别进行分析 提供两种实现方法： 1、多层钻取 嵌套每层数据，点击不同维度的数据进行细分析，通过多层钻取，直接点击图表中的细分数据，每层数据可选择合适的图表类型进行显示， 2、聚焦下钻 对于数据中的一些关键数据，进行聚焦分析。
在整体分析中，如果您想查看一些特别关注的数据细节，您可以使用聚焦和钻井功能进行自由分析 四、指标分析法 在实际工作中，该方法应用最广泛，同时使用其他方法进行分析，并使用突出问题的关键点。
它是指直接使用统计学中的一些基本指标进行数据分析，如平均值、数量、中位数、最大值、最小值等。
在选择具体的基本指标时，需要考虑结果的方向。
平均数：可以在不同时间段显示类似数据的数据，以总结趋势，并在一般规律中发现问题。
此外，您还可以比较不同地区和情况下类似数据的差异，这比总数或单独值更有说服力 中位数：又称中位数，是指按顺序排列的一组数据中的中位数，代表样本、种群或概率分布中的一个值，可分为相等的上下两部分。
因为它是通过排序获得的，所以它不受最大和最小两个极端值的影响。
例如，在本季度市场招聘工资的统计中，由于少数可能属于最大或最小值，中位数更有意义。
有些数据的变化对中位数没有影响，当一组数据中的个别数据变化较大时，往往可以用来描述这组数据的集中趋势。
最大(小)值: 最大（小）值通常可以用来显示数据中的异常。
在某些数据分析中，可以忽略异常值，但一些最大（小）值的分析可以研究影响因素，从而找到突破性行动或不可避免的方法，从而促进业务增长。
五、漏斗分析法 漏斗分析模型是业务分析的重要方法，最常见的应用于营销分析，因为营销过程中的每个关键节点都会影响最终结果，所以在当今广泛使用的精细操作中，漏斗分析方法可以帮助我们掌握每个转换节点的效率，从而优化整个业务流程。
其中，我们经常关注三个要点： 首先，从头到尾，整体转化效率是多少？ 第二，每一步的转化率是多少？ 第三，哪一步损失最大，原因在哪里？丢失的用户的特点是什么？ 漏斗分析通常不仅能帮助我们解决转化率问题，还能帮助我们： 1.漏斗比较分析，从差异中找到优化方法 通过对不同用户群体和不同营销方法的漏斗分析，可以帮助我们快速发现用户特征和营销方法的转化优势，找到不同用户在转化过程中可以优化的步骤或营销方法中可以地方。
2.通过转化率定位转化最有效的关键方法 大多数商业实现过程，可以梳理漏斗，通常我们会采取各种方法来增加转换，漏斗分析可以帮助我们梳理整个业务流程，明确最重要的转换节点，所以在分析过程中，可以找出是否有其他不重要的过程参与，影响主要过程的转换，从而选择优化 典型的漏斗模型案例 AARRR分析模型 Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer，即用户获取、用户激活、用户保留、用户收入和用户传播。
从图中可以看出，这是一个典型的逐步减少漏斗图。
通过对各环节转化率的分析和变化，确定实现最终转化的关键方法，并不断优化迭代。
在当前互联网产品普遍红海的情况下，成长型专家也对模型进行了新的思考和优化AARRR在模型中，最重要的是用户获取。
通过扩大漏斗顶部的流量池，实现最终转换的改进。
在目前的市场形势下，客户获取难以成为增长实现的最重要指标RARRA帮助人们将注意力从用户获取转移到用户留存，这需要更多的关注用户活动和数据保留，这也是用户分析方法中的一个重要分析指标。
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