在日常工作中遇到簡單的業務問題，可以直接檢視資料進行驗證並解決，但遇到複雜的問題時，可能看到資料都無從下手，拿到資料也看不出什麼問題。下面介紹幾種常見又比較通用的資料分析方法，希望這些分析方法能夠成為你進行資料分析和解決業務問題的利器。
在資料分析工作中，你可能經常遇到這樣的問題：從瀏覽到消費的轉化率一直很低，那到底該優化**呢？如果你要投放廣告該怎麼選擇物件人群呢？遇到類似的問題，我們需要將具體的業務問題和資料之間建立一種關係，然後通過一些分析方法和分析工具，讓我們在遇到此類問題時知道：我該選擇什麼樣的分析工具或分析方法去解決實際業務中的問題。
對比分析法
俗話說：沒有對比就沒有傷害。資料分析的最終目的是對現實的情況或乙個功能的好壞做評估，這裡最常用的方法就是對比分析法啦。
接下來介紹對比分析法中的三個問題：比什麼？如何比？跟誰比？
比什麼1.絕對值
2.比例值
在具體環境中看比例值才具備對比價值，比如：電商平台的詳情頁轉化率，複購率等。需要注意的是：比例值是乙個除法計算，很容易把數量級的一些數字給忽略了，比如說：85除100和85000除100000得到的都是同樣的值。
如何比1.環比
環比是與當前時間範圍相鄰的上乙個時間範圍對比。
以下圖為例：如果是日環比，則是拿星期二的資料與星期一的資料比，同理，周環比呢，則是拿本週的資料和上一周的資料對比，那月環比自然也是拿本月的資料與上乙個月的資料對比了。
環比適合分析短期內具備連續性資料的業務場景。
舉個栗子：比如說我們要做乙個為期10天**活動，在做這個活動的過程中，每天都會去觀察活動的效果，根據前一天的活動效果來優化後面的活動過程，而這個活動之前沒有做過，沒法與以前的活動效果進行對比，這個時候就要看日環比資料了。
環比適用於根據相鄰時間範圍的數字對當前時間範圍的指標進行設定。
比如給我們的產品設定每月新增使用者為100000，但是第一月我們只做到10000，第二個月只做到12000，那我們就需要跟據前面兩月的實際情況進行對比，調整第三個月及之後的目標了。
2.同比
和誰比1.和自己比
時間維度：拿昨天跟前天比，拿這個星期跟上個星期比（環比、同比）等等。
不同業務線：跟公司不同的業務線進行對比，比如說做線上汽車交易的，拿新車和二手車比。二手車資料漲跌厲害，那新車有這種情況嗎？
往期均值：這裡不同於時間維度，像留存、銷售額、日活這些都是比較連續的資料，每天都會產生新的指標。但是有很多事情不是連續性的，它不會每天都產生資料，這個時候就要根據往期這些資料的均值進行對比。
2.各行業比
在實際的業務中，如果跟自己比找不到原因，那麼就需要跟行業比，看是自身的原因，還是行業的趨勢導致的跌或者漲。
都跌：如果都跌，咱能不能比同行跌得少？
舉個栗子：a公司的跌了10%，咱們公司跌了30%，那麼在這個相對競爭的環境中，咱跌的是更多的，通過這樣的對比，就可以找到原因並解決這個問題。
都漲：如果都漲，咱能不能比同行漲得快？
都漲也是一樣的道理，如果a公司漲了30%，咱們只漲了10%，也能找到原因，並給出解決方案。因為如果不這樣做，那麼相對於競爭對手而言，咱還是在跌的。
資料分析方法中的杜邦分析法
我們在前面提到了5w2h方法，以及aarrr模型，5w2h就是5w2h分析法的內容，有7個單詞組成，分別是what 使用者要什麼?why 為什麼要?where 從哪兒得到?when 我們什麼時候做?who 對誰做?how much 給多少?how 怎麼做?這種方法是乙個很經典的方法，而aarrr模型...
資料分析方法中的杜邦分析法
我們在前面提到了5w2h方法，以及aarrr模型，5w2h就是5w2h分析法的內容，有7個單詞組成，分別是what 使用者要什麼?why 為什麼要?where 從哪兒得到?when 我們什麼時候做?who 對誰做?how much 給多少?how 怎麼做?這種方法是乙個很經典的方法，而aarrr模型...
ecrs分析法 工具方法1ECRS分析法
有思路 有方法 有工具提效率 控成本 重效益可執行 可落地 可考核 ecrs分析原則是指取消 eliminate 合併 combine 調整順序 rearrange 簡化 simplify 中文名 ecrs分析原則 外文名 eliminate combine等優 點 構思新的工作方法等 取消 eli...