1、看數字和趨勢（以電商**為例）
2、維度分解
3、使用者分群（又叫使用者畫像）
4、轉化漏斗
5、行為軌跡
關注行為軌跡，是為了真實了解使用者行為。通過大資料手段，還原使用者的行為軌跡，有助於增長團隊關注使用者的實際體驗、發現具體問題，根據使用者使用習慣設計產品、投放內容。
6、留存分析
在人口紅利逐漸消褪的時代，留住乙個老使用者的成本要遠遠低於獲取乙個新使用者。
我們可以通過資料分析理解留存情況，也可以通過分析使用者行為或行為組與回訪之間的關聯，找到提公升留存的方法。除了需要關注整體使用者的留存情況之外，還可以關注各個渠道獲取使用者的留存度，或各類內容吸引來的註冊使用者回訪率，產品團隊關注每乙個新功能對於使用者的回訪的影響等等，這些都是常見的留存分析場景。
7、a/b測試
a/b 測試用來對比不同產品設計／演算法對結果的影響。
例如過比較實驗組（a 組）和對照組（b 組）的訪問時長和頁面瀏覽量兩個衡量指標，來評估哪一種互動形式更佳。
8、數學建模
當乙個商業目標與多種行為、畫像等資訊有關聯性時，我們通常會使用數學建模、資料探勘的手段進行建模，**該商業結果的產生。
當我們需要**判斷客戶的流失時，可以通過使用者的行為資料、公司資訊、使用者畫像等資料建立流失模型。利用統計學的方式進行一些組合和權重計算，從而得知使用者滿足哪些行為之後流失的可能性會更高。
資料分析方法
1 分布分析 用來解釋資料的分布型別和分布特徵，顯示其分布情況。求極差 決定組距與組數 決定分點 繪製頻率分布圖 根據變數的分類型別來確定分組，然後使用圖形對資訊進行顯示 2 對比分析 對比分析是指把兩個相互聯絡的指標進行比較，從數量上展示和說明研究物件規模的大小 水平的高低 速度的快慢，以及各 種...
資料分析方法
對比分析 多維度分析 分布分析 使用者留存 漏斗觀察 使用者畫像 歸因查詢 路徑挖掘 行為序列 比什麼 絕對值 vs 比例值 怎麼比 環比 vs 同比 和誰比 和自己比 vs 和行業比 運作原理 指標 業務流程需要按照多維度拆分，來觀察變動 適用場景 分析單一指標的構成 針對流程進行拆解 如 不同渠...
資料分析 方法 工具
如下摘自 完整的資料分析流程一般如下圖 資料分析方 一定是為指導具體工作實踐而服務的，所以僅僅掌握方 並不夠，還要通過實踐不斷完善優化方法，也要借助工具，雙管齊下，才能達到最好的效果。波動解釋型 某天的銷售額突然下降了，某天的新使用者留存突然降低了，這時候往往需要分析師去解釋波動的原因，分析較為聚焦...