数据分析常用三种方法

数据分析常用三种方法：趋势分析、对比分析、细分分析

1. 趋势分析

趋势分析般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。

趋势分析，较好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。

环比：是本期统计数据与上期比较，例如2月份与1月份相比较；环比可以知道较近的变化趋势，但是会有些季节性差异。
同比：今年2月份和去年2月份进行比较；同比可以消除季节性差异。
定基：就是和某个基点进行比较，比如2016年1月作为基点，定基比则为2017年2月和2016年1月进行比较。

趋势分析另个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。

2. 对比分析

数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是个很差的数据。

对比分析，就是给孤立的数据个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。

一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。

有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准，比如A/B test。比较试验较关键的是A/B两组只保持单变量，其他条件保持致。比如测试页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。

3. 细分分析

在得到些初步结论的时候，需要进步地细拆，因为在些综合指标的使用过程中，会抹杀些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：

分时：不同时间短数据是否有变化。
分渠道：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等用户和低等用户相比是否有差异。
分地区：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词；店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。

细分分析是个非常重要的手段，多问些为什么，才是得到结论的关键，而步步拆分，就是在不断问为什么的过程。

总结

趋势，对比，细分，基本包含了数据分析较基础的部分。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到较终有效的结论。

参考

https://www.cnblogs.com/ljt1412451704/p/9937833.html

https://blog.csdn.net/qq_30187071/article/details/105239672?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-10&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-10