最实用的5种方法数据分析常用方法有哪些( 二 )

最典型的例子就是电商行业。获得了多少新用户（浏览），多少用户被激活（注册），多少用户还来光顾网站（留存），多少用户购买了产品（收入），多少用户帮助推广（传播）。漏斗主要帮助我们解决在哪个环节用户的流失最多
转化漏斗也是一个分类对比的过程。分类是把用户的行为过程分成了5个步骤，对比是看用户在哪个步骤中流失严重。比如用户在注册的阶段流失严重，推测是不是注册过程太繁琐，体验太差导致的，我们就可以对症下药。
同期群分析同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，特别是看产品改版后用户整体的留存情况。防止在一个时间点改版后，用户留存率大幅下降却没有察觉。
所谓同期群分析方法，也就是将用户按初始行为的发生时间进行划分为群组（即同期群）。然后对处于相同生命周期阶段的用户进行垂直分析，从而比较得出相似群体随时间的变化的差异。通过比较不同的同期群，可以从总体上看到，用户表现是越来越好，还是越来越差。从而验证产品改进是否取得了效果
这个模型的分类是按照时间窗口来分，对处于相同生命周期阶段的用户进行分类；对比就是比较不同群的用户，在相同生命周期阶段，表现有何差异。横向分类，纵向对比
案例：9月份新增用户10万人，10月份新增用户15万人，但9月份新增用户的30日留存用户为1万人，10月份新增用户的30日留存用户也为1万人，哪个月的运营业绩更好呢？
通过同期群分析，我们可以发现9月份和10月份新增用户的留存用户是相同的，那么9月份的留存率更高，从用户质量角度考虑，9月份的运营成果更好，从有效用户角度考虑，2个月的运营成果相同，从新增用户角度考虑，10月份的运营成果更好。
同期群分析的目的在于透过现象找到结果，以时间维度建立同期群，除按时间维度考虑，也可以对来源渠道等维度建立同期群。
AB测试方法精益数据分析的主要思想之一，是不要一开始就做一个大而全的产品，而是要不断做出能小而精的功能或者策略，并进行快速的验证。那如何快速验证呢？主要方法就是AB测试
比如：你发现漏斗转化中有环节用户流失严重。假设是商品价格的问题，那么策略就是改变定价。但策略是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试。一部分用户看到的是老价格，一部分用户看到新价格，若策略管用，看到新价格的用户应该有更好的转化。那么就可以根据结果来确定是否采用新的价格。
这里的分类就是把用户分成实验组和对照组，对比是什么呢？就是这两组用户后期的表现。通过对比两组用户的表现来判断产品功能或者营销策略是否有效
用户来源分析随着流量红利的消失，我们对获客来源的重视度变高。如何有效的标注用户来源，至关重要。传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值
这里的分类就是就是不同的用户来源渠道，对比是各个渠道的投入产出比，进而决定在哪个渠道加大投入，在哪个渠道缩减开支
矩阵分析法矩阵分析法是指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。在做资源分配的时候非常有用
矩阵分析法在解决问题和资源分配时，可以为决策者提供重要参考依据。先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，这样有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中

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