眾所周知數(shù)據(jù)分析對(duì)于企業(yè)商業(yè)價(jià)值的提升起到了至關(guān)重要的作用。所以很多人都想要成為數(shù)據(jù)分析行業(yè)中的一員，那么，在具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，一般有哪些常見的數(shù)據(jù)分析方法？

在具體業(yè)務(wù)中常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些？開課吧

在具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，一般有以下幾種常見的數(shù)據(jù)分析方法：

數(shù)字和趨勢(shì)

采用數(shù)字和趨勢(shì)圖進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的展示最為直觀，從具體的數(shù)字和趨勢(shì)走向中可以更好地得到數(shù)據(jù)信息，有助于提高決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

維度分解

當(dāng)單一的數(shù)字或趨勢(shì)過(guò)于宏觀時(shí)，我們可以通過(guò)不同維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，以獲取更加精細(xì)的數(shù)據(jù)洞察。在進(jìn)行維度選擇時(shí)，需要考慮此維度對(duì)于分析結(jié)果的影響。

用戶分群

用戶分群即指針對(duì)符合某種特定行為或具有共同背景信息的用戶，進(jìn)行歸類處理。也可通過(guò)提煉某一類用戶的特定信息，為該群體創(chuàng)建用戶畫像。

在具體業(yè)務(wù)中常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些？開課吧

轉(zhuǎn)化漏斗

絕大部分商業(yè)變現(xiàn)的流程，都可歸納為漏斗。漏斗分析是常見的一種數(shù)據(jù)分析手段，比如常見的用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化漏斗，電商下單漏斗。整個(gè)漏斗分析的過(guò)程就是用戶從前到后轉(zhuǎn)化的路徑，通過(guò)漏斗分析可以得到轉(zhuǎn)化效率。

行為軌跡

數(shù)據(jù)指標(biāo)本身只是真實(shí)情況的一種抽象，通過(guò)關(guān)注用戶的行為軌跡，才能更真實(shí)地了解用戶的行為。

留存分析

人口紅利逐漸消退，拉新變得并不容易，此時(shí)留住一個(gè)老用戶的成本往往要遠(yuǎn)低于獲取一個(gè)新用戶的成本，因此用戶留存成為了每個(gè)公司都需要關(guān)注的問(wèn)題。可以通過(guò)分析數(shù)據(jù)來(lái)了解留存的情況，也可以通過(guò)分析用戶行為找到提升留存的方法。

A/B測(cè)試

A/B測(cè)試通常用于測(cè)試產(chǎn)品新功能的上線、運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的上線、廣告效果及算法等。

數(shù)學(xué)建模

涉及到用戶畫像、用戶行為的研究時(shí)，通常會(huì)選擇使用數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)挖掘等方法。比如通過(guò)用戶的行為數(shù)據(jù)、相關(guān)信息、用戶畫像等來(lái)建立所需模型解決對(duì)應(yīng)問(wèn)題。