2024年数据分析入门，数据分析入门小白必看十大方法
数据分析方法是数据分析和产品、运营优化的核心，下文提供的十种常用方法能帮助避免逻辑混乱和判断失误，进行有效的数据分析。随着互联网的发展、业务逻辑越来越复杂，数据的分析也就变的越来越重要。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。
道家曾强调四个字，叫“道、法、术、器”。层次分别为：
- “器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；
- “术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术；
- “法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；
- “道”是指方向，是指导思想，是战略。
在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次那么如何做好数据分析呢，本文来讲讲十大数据分析的方法。
一、细分分析
细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。
二、对比分析
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。
时间对比有三种：同比，环比，定基比。
例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。
三、漏斗分析
转化漏斗分析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。
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