数据分析的方法是什么，常见的数据分析方法有哪些

比如为了提高用户的访问时间，可以分析头部用户的访问内容和路径来找出原因，20%的头部用户的访问时间在10分钟到30分钟不等。然后我们可以把头部用户的接入市场分为10分钟、15分钟、20分钟、25分钟、30分钟，得到不同的用户群，从这个用户群中找到对应的20%用户进行特征分析。

这里需要注意的是，同组20%用户的特性改进只对同组剩余80%用户有效。例如，在访问10-15分钟的用户中，前20%用户的行为特征对其余80%的用户可以有效，但对每天访问5分钟的用户效果并不显著。头部业务的20%:领袖大哥应有的觉悟。商业分析的目的是发现爆款内容的特征，比如信息产品中阅读头部文章的分析，一方面是文章特征的分析，另一方面是阅读用户的分析。爆款文章或商品的背后，代表了大部分用户利益的满足，充分调动了用户的行为动机。在用户分析中，我们需要进一步找到这些用户日常阅读的头部内容，进行特征延伸分析。

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假设分析什么是假设分析？举个栗子：

“小明和妈妈买了10本书，刚好花了100元。图书单价8元13元。你分别用8元和13元买了几本书？解决方法：首先假设这10本书都是8块钱买的，那么这10本书一共是80块钱，多了20块钱。这是个错误吗？不是，很明显多出来的20是13元一本书的额外费用。13元的书比8元的书多5元，20元可以买4本。那么我们可以得出结论，13元的书有4本，8元的书有多少本？是的，六本书。

这个六年级的数学题用到了假设。假设所有的书都是8块钱，那么数据分析中的假设是什么？可以理解，假设法是一种在影响结果的变量中假设一个量，反向推导过程的数据分析方法。如何在运营分析中运用假设法？假设法在运营分析中最常见的有两种情景：情景一：对已知结果寻找原因，进行过程变量假设。比如某内容社区11月的发帖量比10月下降了20%。如何分析造成这种结果的原因？面对这样一个不合理的问题，应该如何分析？结果帖子数量下降了20%。影响岗位数量的因素有哪些？我们可以按照用户层级来拆分发帖量，比如老用户的发帖量和新用户的发帖量，也可以按照具体的发帖量来拆分，比如发帖5个以上的用户，发帖3-5个的用户，发帖1-3个的用户。拆分后可以对比11月和10月同维度的数据，找出变量。比如拆解后发现，发1-3篇的用户比10月份下降了40%，发其他文章的用户比10月份高，所以问题出在发1-3篇的用户。那么为什么发1-3帖的用户减少了呢？我们可以提出两个假设：假设10月份发1-3篇文章的用户成长为更活跃的用户，导致发3-5篇文章的用户增加，发1-3篇文章的用户减少；假设10月份发1-3个帖子的用户流失率比较高，11月份新增用户较少，导致这个群体的用户数量减少。然后根据这两个假设，需要跟踪分析10月份发1-3篇文章的用户和11月份发3-5篇或以上文章的用户，分析11月份新用户和10月份新用户的留存和活跃度对比。场景二：给定寻找目标的过程，假设结果。比如12月的销售KPI是1000万，比11月增长20%。如何制定销售计划？这是制定工作计划时最常见的需求。以12月份需要达到1000万的销售KPI为例。在拆分销售KPI的相关影响因素时也有两个拆卸维度：1。从商品角度实现1000万销量有很多假设。比如假设现有商品销量与11月相同，新品销量达到200万，那么为了实现这个结果假设，做一件可以支撑200万销量的事情。你也可以提出几种产品销量增长的假设；2.从人群来看，要实现1000万元的销售额。一方面要挖掘老客户的购买力，另一方面要增加新客户的来源渠道。假设老客户回购卖出500万，那么针对老客户设计营销活动。假设分析是实际应用中常用的数据分析思路之一。数据分析的过程就是不断提出假设和验证假设的过程。通常情况下，我们不知道如何开始数据分析，这可以通过假设的方法来打破。

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简单来说，联立组分析就是将住户分为联立组后，不同联立组内住户的同一指标称为联立组分析。同时组分析有什么用？比如9月新增用户10万，10月新增用户15万，但是9月30日新增用户1万，10月30日新增用户1万。哪个月的经营业绩比较好？通过同期的分组分析可以发现，9月和10月新用户的留存用户是相同的，所以9月留存率更高。从用户质量来看，9月份的运营效果更好。从有效用户来看，两个月的运营结果是一样的，从新增用户来看，10月的运营结果更好。同期群分析的目的是通过现象找出结果，在时间维度上建立同期群。除了考虑时间维度，同期组

总结以上七种常见的数据分析方法，只是一些基本的入门概念，希望能有一点帮助。至于如何在实际工作中运用它们，那是一件非常复杂和困难的事情。需要将这些方法适应自己的业务，甚至根据实际业务进行一些修改，这需要大量的实践和思考。中国的互联网时代刚刚结束。

成野蛮生长的阶段，大家对流量的获取已经有所理解和应用，但在互联时代的后半场，对数据的理解和应用将成为制胜的关键。我始终认为互联网行业的未来在运营，运营的未来则在精细化运营和有效的数据分析管理，持续学习，让我们工作用数据说话。