在大資料分析和產品、運營優化方面，大資料分析方法是其核心，那麼如何做好資料分析呢，今天我們來講講網際網路運營中的資料分析方法。
1.細分分析
細分分析是分析的基礎，單一維度下的指標資料的資訊價值很低。
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。細分用於解決所有問題。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絡的指標資料進行比較，從數量上展示和說明研究物件的規模大小，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：本週和上週進行對比就是環比;本月第一周和上月第一周對比就是同比;所有資料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，速度等資訊。
3.漏斗分析
漏斗幫助我們解決兩方面的問題：在乙個過程中是否發生洩漏，如果有洩漏，我們能在漏斗中看到，並且能夠通過進一步的分析堵住這個洩漏點。在乙個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主程序收到損害。
4.同期群分析
大資料的資料有多大？同期群(cohort)分析在資料運營領域十分重要，網際網路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使用者的留存。
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。同期群只用簡單的乙個圖表，直接描述了使用者在一段時間週期(甚至是整個ltv)的留存或流失變化情況。以前留存分析只要使用者有回訪即定義為留存，這會導致留存指標虛高。
5.聚類分析
網際網路資料分析
excel函式不需要學全，重要的是學會搜尋 資料透視表的核心思想是聚合運算，將欄位名相同的資料聚合起來，所謂數以類分。常見的多元分析，你能用excel很輕鬆的完成？但是在ipython只需要一行 smart 5w2h swot 4p理論 六頂思考帽等框架 分析也是有框架和方 的，主要圍繞三個要點展開...
網際網路 n資料分析暢想
網際網路的發展深入到各行各業，大大的提高了人們的工作效率，但是人們似乎忽視了網際網路衍生最具有價值的東西 資料 而資料分析能夠讓你得到你想要的以及你想不到的內容。資料分析有啥用？展現過去 呈現現在 未來。什麼是資料分析？網上有個段子是這麼說的 乙個哥們兒，有次聚會時說自己買了很多條iphone資料線...
網際網路運營的資料思維
關於本文 2 筆者首先嘮嗑了一些當下比較流行的大資料分析 bd 人工智慧 ai 技術 4 羅列了一名給出的10條運營必備的思維 最近老覺得跟不上時代的進步了，絕對是每天只沉浸在專案的程式設計中所造成的，所以一有空我就得去好好的去了解下這個 網際網路 時代。我呢，現在也來大膽的猜想猜想，如果有說錯的地...