数据分析方法

在数据分析工作中，细分思维的重要性，我认为再怎么强调都不为过。下面我们通过一些示例，介绍 5 种常见的细分方法。

在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。

对于AARRR模型，线上线下均可以应用，但是应用范围可能会有所不同，应用的方法也应该有所区分

你如何可视化数据？就像无数的小原子一样在空中穿梭？或者它更像是一个巨大的电子表格，你不断添加和交叉引用？

十大数据分析方法，让你了解如何做好数据分析。

本文将为产品经理介绍数据分析的基本思路，并基于此，衍生出 2 个常见方法和 7 个应用手段，希望在数据分析的实际应用中能给大家带来帮助。

数据分析是各公司运营管理岗位必备的技能之一，在互联网、金融为代表的一些“数据大户”企业尤为出众。

随着产品的发展、业务逻辑的愈加复杂，数据的分析也就愈加重要。对数据的分析可有效避免逻辑的混乱，防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。

点、线、面、提“四位一体”方法论是一个层层递进的过程，是对运营业务场景分析从简单到复杂的过程，从局部到全局的过程，是利用数据运营的思维方法。

想做数据分析师？先弄懂这10种分析思维吧

想要培养数据分析的能力，我认为可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。

当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？

做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。

“当流量发展到一个瓶颈的时候，流量不等于收入，企业需要关注全生命周期，驱动发展。用新增、活跃、留存、传播、收入来衡量企业，这是一种新的分析方法论。”

在数据分析的对比、细分、溯源六字箴言中，对比占据着重要的地位，也是最简单的数据分析方法之一，可以说无对比不分析，但是没有可对比性的对比一定是耍流氓。