数分人必备的9种常用的数据分析方法和技巧，收藏！ | 帆软九数云
现在这个时代，谁离得开数据？ 不管你是做电商、做运营、做市场、做人力，还是开店当老板，天天都在跟数据打交道。
但很多人一打开报表，第一反应是： “这都啥玩意儿？看不懂啊！” 其实数据分析没有想象中那么神秘，核心就是：用合适的方法，把数字背后的规律挖出来。
今天咱们就来聊聊——9种最常用、最实用的数据分析方法，基本能覆盖你90%的业务分析场景！
一、关联分析
也可以叫购物篮分析，在大量数据中找出项集之间有趣的关联或相关联系。通俗来讲，就是看哪些东西总是一起出现。
比如你是电商运营，就想知道：
- “买防晒霜的客户，会不会顺手带一瓶卸妆水？”
- “下单iPhone壳的人，会不会再买钢化膜？”
主要指标
- 支持度：这俩东西一起出现的频率。
- 置信度：买了A的人，有多大概率也买B。
- 提升度：这个组合是真有关，还是碰巧的？提升度>1说明是真的有关。
举个例子
超市通过关联分析发现，购买尿布的顾客常常也会购买啤酒。于是，超市将这两种商品摆放在相近的位置，从而提高了这两种商品的销量。
二、对比分析
有时候我们并不缺数据，只是不会看。看懂数据变化，第一步就是“对比分析”。
对比分析分四种：
- 横向对比：同一时间，不同对象比，比如各门店销售额。
- 纵向对比：同一对象，不同时间比，比如一个店1月vs2月销售。
- 目标对比：实际vs目标，看完成率。
- 时间对比：淡季vs旺季，看波动。
举例应用
你发现今年Q2销售额比Q1低很多，一查发现： 哦，Q2促销活动少了。 于是下次提前规划活动节奏，问题解决。
对比分析的关键在于：不是光看“数据变了”，要看“为什么变”。
三、聚类分析
如果你有成千上万的客户，却不知道该怎么分群、怎么打标签，那就得靠“聚类分析”。
通俗讲：聚类分析就是——把相似的东西分在一块儿，不同的分开
比如：
- 用户可以按消费水平、兴趣爱好分群；
- 商品可以按价格段、销量段分类。
主要方法
- K 均值（K - Means）：通过迭代算法，自动将数据划分为 K 个簇
- 谱聚类（Spectral Clustering）：把每个数据当成一个点，先给相似的点连上线，再沿着连线稀疏的地方把这些点分成几堆。
- 层次聚类（Hierarchical Clustering）：从一个个点开始，慢慢往上合并成大类。
举例应用
比如某社交App可以用聚类，把用户分成“追星党”“美食控”“游戏党”，再针对性推送内容，广告转化率分分钟涨上去。
四、留存分析
拉来了很多用户，却留不住。这就得用“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，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。
通俗讲：
留存分析就是看—— 来的人，有多少留下来了？留下来的，又能留多久？
主要指标
- 日留存：用户在注册或首次使用产品后的第 1 天、第 2 天等不同时间点仍然使用产品的比例。
- 周留存：以周为时间单位，计算用户在注册后的第 1 周、第 2 周等的留存情况。
- 月留存：统计用户在注册后的第 1 个月、第 2 个月等的留存比例。
举例应用
某手游首日留存80%，但次日掉到30%。一查原因，原来新手教程太长，玩家直接退。于是改进引导，留存立马提高。
五、帕累托分析
很多事都是“二八法则”：20%的客户贡献80%的收入；20%的问题造成80%的损失。
帕累托分析就是帮你找到那20%的关键点，让你别把力气浪费在不重要的事上。
主要方法
- 二八法则：找出对结果产生主要影响的 20% 的因素。
- ABC 分析：将事物分为 A、B、C 三类，A 类是最重要的，占少数但影响大；B 类次之；C 类占多数但影响相对较小。
举例应用
你是电商运营，做个销售分布分析，发现20%的商品贡献了80%的销售额。
那接下来就很清楚了： 重点推这20%，优化库存、加预算、提曝光。
六、象限分析
象限分析是一种通过对两个及以上维度的数据进行交叉分析，横轴一个维度，纵轴一个维度，这样就可以把数据分到四个象限里，一眼就能看出问题在哪、机会在哪。
主要模型
- RFM 分析：通过最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）三个维度，将客户分为不同的价值群体，如重要保持客户、重要发展客户等。
- 波士顿矩阵：以市场增长率和相对市场份额为两个维度，将业务分为明星业务、问题业务、现金牛业务和瘦狗业务，帮助企业制定业务发展战略。
举例应用
在客户关系管理中，使用 RFM 分析，将客户分类后，针对重要保持客户，企业可以提供专属的优惠和优质服务，以保持他们的忠诚度；对于重要发展客户，通过针对性的营销活动，提高他们的消费频率和金额。
七、ABtest
很多人做决策靠感觉，比如“这个广告图我觉得更好看”。 但“你觉得” ≠ “用户喜欢”。
AB测试就是用数据告诉你：哪个方案真的更好。
怎么做？
- 先定目标（比如想提升转化率）；
- 设计两个版本：A、B；
- 随机分组，让不同人看到不同版本；
- 对比数据，看哪个转化更高。
举例应用
某教育App改课程详情页。A版本是旧页面，B版本加了学员好评和限时优惠。结果B版本转化率高出25%，那就直接上B。
八、漏斗分析
漏斗分析是电商、App运营最常用的分析方法之一。
通俗讲：
你把用户整个流程想成一个漏斗—— 从进网站 → 浏览商品 → 加购物车 → 下单 → 支付 → 复购。 每掉一步，都是用户流失。
主要模型
- AARRR 模型（海盗模型）：包含获取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、变现（Revenue）、推荐（Referral）五个阶段，通过分析每个阶段的转化率，找出用户流失的环节，优化产品和运营策略。
举例应用
你发现加购到支付的转化率只有50%，一查发现：支付流程太繁琐。 优化后转化率提升到70%，这就是漏斗分析的力量。
漏斗分析让你知道：问题不在整体，而在某个环节
九、路径分析
路径分析听起来学术，其实挺实用的。它帮你搞清楚：A因素是怎么影响B结果的，中间可能还隔着C、D。
比如
某汽车品牌发现广告投放多的时候销量确实涨了。 但路径分析发现：广告不只是直接带销量，它还提升了品牌认知度，从而间接促进了销量。
这时候你就知道了，不能光看“广告ROI”，还得看“品牌长期价值”。
路径分析的精髓就是：找出背后的因果关系，而不是停留在表面现象。
总结
以上就是 9 种常用的数据分析方法，每种方法都有其独特的应用场景和价值。
下次在你遇到数据一堆看着不知道怎么办的时候，不妨跟着目的找找这几个方法，说不定就给你指明方向了
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