數據分析是很多企業的運營崗位的一項必要的技能。以互聯網相關行業為例，產品需求的階段就能通過數據分析來對用戶需求進行去偽存真，而在產品發布運營的階段，可通過數據來驗證產品可行性，并對之迭代。接下來小編將為大家介紹幾種互聯網產品運營常見的數據分析方法。


　　1.細分分析

　　細分分析是分析的基礎，單一維度下的指標數據的信息價值很低。

　　細分方法可以分為兩類，一類逐步分析，比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區;另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。細分用于解決所有問題。比如漏斗轉化，實際上就是把轉化過程按照步驟進行細分，流量渠道的分析和評估也需要大量用到細分的方法。

　　2.對比分析

　　對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，通過相同維度下的指標對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。常見的對比方法包括：時間對比，空間對比，標準對比。時間對比有三種：同比，環比，定基比。例如：本周和上周進行對比就是環比;本月第一周和上月第一周對比就是同比;所有數據同今年的第一周對比則為定基比。通過三種方式，可以分析業務增長水平，速度等信息。

　　3.漏斗分析

　　轉化漏斗分析是業務分析的基本模型，最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用app的時間超過10分鐘。

　　漏斗幫助我們解決兩方面的問題：在一個過程中是否發生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，并且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點。在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主進程受到損害。

　　4.同期群分析

　　大數據的數據有多大?同期群(cohort)分析在數據運營領域十分重要，互聯網運營特別需要仔細洞察留存情況。通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響用戶的留存。

　　同期群分析深受歡迎的重要原因是十分簡單，但卻十分直觀。同期群只用簡單的一個圖表，直接描述了用戶在一段時間周期(甚至是整個LTV)的留存或流失變化情況。以前留存分析只要用戶有回訪即定義為留存，這會導致留存指標虛高。

　　5.聚類分析

　　聚類分析具有簡單，直觀的特征，分析中的聚類主要分為：用戶，頁面或內容，來源。

　　用戶聚類主要體現為用戶分群，用戶標簽法;頁面聚類則主要是相似，相關頁面分組法;來源聚類主要包括渠道，關鍵詞等。例如：在頁面分析中，經常存在帶?參數的頁面。比如：資訊詳情頁面，商品頁面等，都屬于同一類頁面。簡單的分析容易造成跳出率，退出率等指標不準確的問題，通過聚類分析可以獲取同類頁面的準確數據用于分析場景。

　　希望小編分享的以上五種互聯網產品運營常見的數據分析方法，能給大家帶來一定的幫助。

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