資料分析是各公司運營管理崗位必備的技能之一，在網際網路、金融為代表的一些「資料大戶」企業尤為出眾。
以網際網路行業為例，在產品需求階段可以通過資料分析對使用者的需求去偽存真，在產品上線運營階段，又可以通過資料驗證產品的可行性並且進行迭代。而這些過程往往會運用到不同的資料分析方法。
1、多維度事件分析
多維度事件分析：對變化/異常的資料從多角度分析原因(最基本方法)。
從資料中可以看出：ios端使用者整體呈**趨勢，但是安卓使用者量的基數是ios的幾倍，所以安卓客戶的數量波動很大幅度左右著整體使用者數量，所以之後的計畫是穩定安卓客戶並保持**，同時加快提高ios端的使用者數量。
2、漏斗分析法
用來分析從潛在使用者到終端使用者這個過程使用者數量的變化趨勢，從而找到最佳的優化空間。
上面這張漏斗轉化率的圖，可以看到從訪問到加夠，下單到付款這兩個環節的轉化損失較大，可以去考慮如何改善和優化這方面的流程。也要去考慮有沒有能夠達到使用者目的的同時簡化這樣的流程的可能。
3、留存分析法
留存是產品增長的核心，只有使用者留下來產品才有可能得到增長。從產品設計角度出發，找到出發流程的關鍵行為，幫助使用者找到產品的留存的關鍵節點。比方使用者在使用過產品的新建功能留存度非常高，所以我們把新建這個按鈕放在很顯眼的地方刺激使用者使用，結果留存度非常高。
4、群組分析法
對使用者的精細的分析必不可少，不同的區域，不同的**，不同的平台使用者對產品的使用和感知是有很大的不同。所以產品經理可以對不同屬性的使用者進行分群，從而觀察到群組使用者的行為差異，進而優化產品。
以上都是分析一些指標和問題時常用的方法，這類方法，常常在做資料分析報告和分析思考時使用。對於每天必看的關鍵指標都用finebi直接分析得出，幾個主題的dashboard就能觀測到全域性的情況。
最後，介紹一些常用的資料分析模型，如獲取，啟用，留存，收入，推薦等等
啟用：(指使用者使用產品)需要關注的資料是：新使用者註冊量，日活躍，訂閱數，瀏覽數。
留存：(指使用者使用產品的時限)需要關注資料是：次日留存(dau)，7日留存率(wau),距離上次使用時長。
收入：(指產品獲得的利潤)需要關注的資料是：付款率，客單價，付費頻率，使用者價值。
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