数据分析的三大方法（教育大数据分析的三大方法）

本篇文章给大家谈谈数据分析的三大方法，以及教育大数据分析的三大方法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据分析的三大方法的知识，其中也会对教育大数据分析的三大方法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、数据分析的三个常用方法是什么？

• 2、数据分析方法一般分为哪三种

• 3、三种数据分析方法

• 4、三大类实用的数据分析方法

• 5、数据分析的方法有哪些

• 6、常用的数据分析方法有哪些？

数据分析的三个常用方法是什么？

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以了解产品，可以在数据驱动下改进产品。数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。

本文主要讨论一些数据分析的三个常用方法：

 1. 数据趋势分析

趋势分析一般而言，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，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。

比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一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. 数据对比分析

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，比如如果一个企业盈利增长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%，则这是一个很差的数据。

对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542  突破技术瓶颈，提升思维能力 。

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。也就是A/B test。

比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，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. 数据细分分析

在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一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，高等级用户和低等级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。

细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

 4. 小结

趋势，对比，细分，基本包含了数据分析最基础的部分。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，才能得到最终有效的结论。

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数据分析方法一般分为哪三种

1、漏斗分析
漏斗分析是指通过数据分析找到有问题的业务环节，并对其优化。
漏斗分析两大作用：其一，漏斗分析可以对各个业务阶段的用户、流量的变化进行监控，及时分析低转化率的环节，找出流失的关键，并不断优化。其二，漏斗分析可以根据不同的人群、渠道，进行差异化的分析，比如新渠道、新客户，分析出最佳的和最差的，这样能够提高操作的准确性和效率。

2、SWOT分析法
SWOT分别指资源优势、竞争劣势、外部环境变化带来的机会、威胁，通过衡量这些指标可以帮你确定企业经营战略。第一，S＋O：利用“机会”充分发挥“优势”，巩固优势。第二，W＋O：消除“劣势”利用“机会” 或抓住机会弥补劣势。第三，S＋T：克服威胁，最大程度回避减轻。第四，W＋T：做差异化，不正面交锋。

3、对比分析法
对比分析法即对比数据，分析差别，可以直观地看到某个方面的变化或差距，并能准确量化地表示这些变化或差距。对比分析既可以基于时间进行对比，也可以基于分类，如部门、地区、类别等进行对比。在工作中，我们会使用对比分析法比较多，比如，如上年的销量对比、目标与实际对比等。我们在对比的过程中要注意要找相似的对比对象。比如，佛山的人口与上海的人口对比就没有可比性，是毫无意义的。

三种数据分析方法

首先，常见的数据分析方法有9种： 对比分析，多维度拆解分析，漏斗观察 ，分布分析，用户留存分析，用户画像，归因查找，路径挖掘，行为序列分析。

这里将重点展开分享前三种数据分析方法：  对比分析，多维度拆解分析，漏斗观察。

 1、对比分析 

对比分析是 最基础最常见 的数据分析方法，能 直观的看出事物某阶段的变化，并且可以准确、量化地表达出这种变化/差距是多少 ，重点从「比什么」「怎么比」「跟谁比」三个维度进行分析。

 （1）比什么 

比什么，分为绝对值（#）和比例值（%）的比较。

绝对值本身已是具备“价值”的数据，比如销售金额2000元，阅读数10000万，单看数字不易得知问题的严重程度；

 比例值只有在具体环境中看比例才具备对比价值 ，比如活跃占比，注册转化率， 单看比例值容易受到极端值的影响。 
（2）怎么比 

怎么比，分为环比和同比。

 常见的环比有日环比，月环比 ，是指 与当前时间范围相邻的上一个时间范围对比 ，主要用于对短期内具备连续性的数据进行分析，如指标设定；

 常见的同比有周同比，年同比 ，是指 与当前时间范围上层时间范围的前一范围中同样位置进行数据对比分析 ，主要用于观察更长期的数据集，消除短期数据的干扰。
（3）和谁比 

和谁比，分为和自己比、和行业比。

 和自己比 ，可以从不同的时间维度，不同的业务线，过往经验估计，跟自己比较；

 和行业比 ，可以观察分析得出是自身因素，还是行业趋势，比如都跌的时候，能否比同行跌的少？都涨的时候，能都比同行涨的快？ 

现在回到上面这条「飞猪公关数据」“放假消息公布以后，10点到12点，国内机票的预定量，比上周同时段增长超过50%；国际机票的增长更加惊人，超过了150%。” 

很显然， 

“50%，150%”都是比例值； 

“比上周同时段增长...”由于是#五一放假4天#消息导致的数据短期内连续上涨，所以选择的是周同比； 

“国内机票的预定…国际机票...”飞猪是在跟自己比，若有行业数据公布作为依据，可以判断飞猪是比同行涨的快/慢。 

 2、多维度拆解 

多维度拆解，是最重要的一种思维方式， 一个单一指标是不具备分析价值的，我们需要从多个维度进行拆解分析才有意义，最终以获得更加全面的数据洞察。 

数据分析的本质是用不同的视角去拆分，观察同一数据指标。多维度拆解的本质多维度拆分指标/业务流程，来观察数据变动。 

 多维度拆解的适用场景： 

（1） 分析单一指标的构成、比例时 ，比如分栏目的播放量、新老用户比例；
（2） 针对流程进行拆解 ，比如不同渠道的浏览、购买转化率，不同省份的活动参与漏斗；

（3） 还原行为发生时的场景 ，比如打赏主播的用户的等级、性别、关注频道，是否在WiFi或4G环境下。
现在回到第一个场景：“比如，某段时间公司做了一波网红大V推广，老板想看看推广效果，你需要来个复盘分析…” 

这时就需要用到多维度拆解分析方法，大致的分析思路这样这样： 

 （1）从APP启动事件来分析 

按照 设备类型 查看，比如Android、iPhone…不同机型的启动情况；

按照 启动来源 来看，比如是从桌面、短信、PUSH…不同来源的启动情况；

按照 城市等级 观察，比如一线、二线、三线及以下…不同城市的启动情况；

按照 新老用户 细分，比如总体、新用户、老用户...不同用户群体的启动情况。
（2）从业务流程拆解 

比如对于简单的“注册——下单——支付”流程而言：

支付漏斗按照 渠道 查看，渠道可能分为百度、头条、微信公众号…

支付漏斗按照 城市 来看，城市可能分为一线、二线、三线及以下…

支付漏斗按照 设备 来看，设备可能分为Android、iPhone…

 3、漏斗观察 

漏斗观察的分析方法我们常见且熟悉，它的运作原理是 通过一连串向后影响的用户行为来观察目标。 

 适用于有明确的业务流程和业务目标的业务，不适用于没有明确的业务流程、跳转关系纷繁复杂的业务。 

通过漏斗观察核心业务流程的健康程度。 

盘点一下在建立漏斗时容易掉的坑： 

 （1）首先漏斗观察需要有一定的时间窗口 ，具体需要根据业务实际情况，选择对应的时间窗口。 

 按天观察 ，适用于对用户心智的影响只在短期内有效的情况，比如一些短期活动（当前有效，倒计时设置等）； 

 按周观察 ，适用于业务本身复杂，用户决策成本高，需要跨日才能完成的情况，比如投资理财，开户注资； 

 按月观察 ，适用于用户决策周期更长的情况，比如装修买房。 
（2）其次漏斗观察是有严格顺序的 ，不可以用ABCDE（仅搜索途径的数据）的漏斗，看ACE（包含分类、搜索、推荐位三条途径的数据）的数据 。

 （3）漏斗的计算单位可以基于用户，也可以基于时间。
观察用户，是关心整个业务流程的推动；

观察事件，是关心某一步具体的转化率，但无法获知事件流转的真实情况。

 （4）结果指标的数据不符合预期时，需要自查是否只有一个漏斗能够触达最终目标 ，也就是检查下，是否出现第二个坑的情况。
四、案例分享——某款社交APP在国庆期间数据猛涨原因分析

场景是这样，现在有一款匿名社交APP，类似于探探，数据范围在 2018 年 9 月 1 日 - 10 月 14 日之间，其中在国庆期间数据猛涨，试分析其原因。

 （1）首先定义“数据猛涨”

作为一款匿名社交产品，可以选择观察「注册成功」事件。

由于产生行为数据的时间较短，所以最后选择关注“注册用户数的日环比是否有比较大的增涨”，并按照「注册成功」事件的「触发用户数」进行查看：

 （2）发现异常定位问题

从上面这张注册成功的触发用户数折线图可以看出，国庆期间的注册用户日环比存在较高的数据增长差，就是折线右侧出现的一段高峰。

由此判断，国庆期间由于某种原因造成了注册用户数的大幅增长，具体原因，待进一步拆解分析。
（3）多维度拆解分析

按照操作系统区分观察，可以发现Android的涨幅明显高于iOS，iOS稍有涨幅，但涨幅不明显。

这一步仍无法直接定位问题，需进一步拆解分析。

上图 按照注册方式观察 ，微信、微博、手机号这三种注册方式，在国庆期间均有涨幅且涨幅相似，可初步判断注册方式与此次数据异常无关。

上图 按照性别观察 ，男生和女生在国庆期间均有涨幅，男生略高于女生，但仍无法直接定位问题，需进一步拆解分析；

上图 按照年龄观察 ，不同年龄层的用户在国庆期间均有涨幅且涨幅相似，可初步判断年龄与此次数据异常无关。
问题来了！按照省份观察 ，上图明显看到有一根折现异常升高！

其实是海南省的日环比涨幅增高，除此之外，云南省的环比涨幅相较其他省份也明显升高。

综上观察分析基本可以判断，国庆期间数据猛涨，跟海南省、云南省的注册用户数大幅增长有关，具体原因待进一步拆解分析。

继续 按照城市观察 ，筛选条件设置为省份等于海南省，云南省，直观看到丽江市、大理市、三亚市、海口市国庆期间数据猛涨。

综合以上多维度分析发现，国庆期间数据猛涨，主要是由于 丽江市、大理市、三亚市、海口市 四个城市有明显涨幅。

而这四个城市都属于旅游城市，且数据增长时期伴随国庆假期。

于是猜测可能是，该款匿名社交产品在国庆期间，面向这四个热门旅游目的地，做了推广活动，关于数据猛涨真实的具体原因，还需要与市场、运营、或负责增长相关的同事沟通确认。

三大类实用的数据分析方法

一、业务分析类

杜邦分析法目前主要用于财务领域数据分析的三大方法，通过财务比率的关系来分析财务状况数据分析的三大方法，其核心要点是将一个大的问题拆分为更小粒度的指标，以此数据分析的三大方法了解问题出在了哪儿，从而对症下药。

以电商行业为例，GMV(网站成交金额)是考核业绩最直观的指标，当GMV同比或环比出现下滑时候，需要找到影响GMV的因素并逐一拆解。

二、用户分析类

TGI指数又称目标群体指数，可反映目标群体在特定研究范围内的强势或弱势。TGI指数=用户分类中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例*100

TGI指数表征不同特征用户关注问题的差异情况，其中TGI指数等于100表示平均水平，高于100，代表该类用户对某类问题的关注程度高于整体水平。

三、产品运营类

产品运营是一个长期的过程，需要定期对产品的使用数据进行监控，通过用户行为分析发现问题，从而确定运营的方向，同时也可以用于评估运营的效果。

产品运营的常用指标如下：

使用广度：总用户数，月活;

使用深度：每人每天平均浏览次数，平均访问时长;

使用粘性：人均使用天数;

综合指标：月访问时长=月活*人均使用天数*每人每天平均浏览次数*平均访问时长。

关于三大类实用的数据分析方法，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

以上是小编为大家分享的关于三大类实用的数据分析方法的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

数据分析的方法有哪些

数据分析的方法有：对比分析法，分组分析法，预测分析法，漏斗分析法，AB测试分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假设性分析法。

1. 对比分析法：对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。

利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2. 分组分析法：分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

3.预测分析法：预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

4.漏斗分析法：漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡，最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

5.AB测试分析法：AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。

6.象限分析法：X轴从左到右是点击率的高低，Y轴从下到上是转化率的高低，形成了4个象限，这就是我们要说的象限分析法。

针对每次营销活动的点击率和转化率找到相应的数据标注点，然后将这次营销活动的效果归到每个象限，4个象限分别代表了不同的效果评估。

7.公式拆解法：所谓公式拆解法就是针对某项指标，用公式表现该指标的影响因素，例如日销售额的影响因素是各商品的销售额，找到影响因素后，需要对影响因素的影响因素进行拆解。

8.可行域分析法：可行域分析实际上是一种自己建立的数据分析模型，根据具体数据不断修正调整可行域的范围，对业务指标进行有效评价。

9.二八分析法：八法则和长尾理论是相对的，二八法则告诉我们说，你要重视头部用户，也就是能产生80%收益的那20%的用户或商品，而长尾理论告诉我们说要重视长尾效应，也就是剩余那20%的收益。

10.假设分析法：简单理解，假设法是在已知结果数据，在影响结果的多个变量中假设一个定量，对过程反向推导的数据分析方法。

数据分析方法是‬数据统计学‬当中‬应用‬非常‬广泛‬的方法‬，具体‬方法‬有很多种‬，具体采用的时候因人而异。

常用的数据分析方法有哪些？

常用数据分析的三大方法的列了九种供参考:

一、公式拆解

所谓公式拆解法就是针对某个指标数据分析的三大方法，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例数据分析的三大方法：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解

二、对比分析

对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。

我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。

下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。

三、A/Btest

A/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：

（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了

（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。

（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。

（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。

（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。

（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。
流程图如下：

四、象限分析

通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。

高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。

象限法的优势：
（1）找到问题的共性原因

通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；

（2）建立分组优化策略
针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。

五、帕累托分析

帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。

一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。

常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。

百分比在 70%（含）以内，划分为 A 类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B 类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C 类。以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。

ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。

六、漏斗分析

漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。

上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。

整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。

还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。

从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。

七、路径分析

用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？

（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。
（2）查看用户在使用产品时的路径分布情况。例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户进行了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品详情页。
（3）进行路径优化分析。例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。
（4）通过路径识别用户行为特征。例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。
（5）对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。

以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。
用户行为路径图示例：

八、留存分析

用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：
第一种 日留存，日留存又可以细分为以下几种：
（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数
（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

第二种 周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。

第三种 月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：

九、聚类分析

聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。

常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下图：

可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。

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