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什么数据分析方法能够提升工作效率（二）

2019-01-07

在前面的文章中我们给大家介绍了数据分析方法中的同期群分析、聚类分析、细分分析和对比分析，这四个分析方法都是比较经典的分析方法，但是数据分析方法不只是这些，那么剩余的能够提升工作效率的数据分析方法都有哪些呢？下面我们就来和大家说一下这些方法。

首先给大家说一下漏斗分析，这种分析方法是数据分析方法中比较经典的分析方法，也是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，一般来说，漏斗帮助我们解决两方面的问题：第一就是在一个过程中是否发生泄漏。第二就是能够在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

然后给大家说一下AB测试，如果我们不是要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。但是这就需要明确主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

接着给大家说一下用户分析，用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

最后就是埋点分析，一般来说，只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

对于数据分析的方法我们给大家说完了。数据分析的方法有很多，大家在使用数据分析方法的时候一定要对症下药，这样才能够更好地在进行数据分析工作的时候提高自己的工作效率，得出一个准确的数据分析结果和方案，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

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