如果你不能衡量它，你就不能成长。
数据分析对提高企业的商业价值起着至关重要的作用。在具体的业务场景中，一般有八种常见的数据分析方法。
一个
数字和趋势
用数字和趋势图来展示数据信息是最直观的，从具体的数字和趋势走向中可以更好地获取数据信息，有助于提高决策的准确性和实时性。
比如把一个app或者一个网站的uv、pv等指标汇总成一个数据板，实时更新。这样的数据看板让数字和趋势清晰直观。
2
维度分解
当单个数字或趋势过于宏观时，我们可以通过不同维度对数据进行分解，以获得更详细的数据洞察。选择维度时，需要考虑这个维度对分析结果的影响。比如某app的日活突然下降了。我们可以通过拆分新老用户、渠道、app版本、区域、设备等维度来发现问题，也就是把宏观问题拆分成小问题来聚焦问题。
三
用户分组
用户分组是指将符合某种行为或具有共同背景信息的用户进行分类。还可以通过提炼某一组用户的具体信息，为他们创建用户画像。比如使用同一个app的用户，可以根据地址来划分用户群，可以分为“北京”、“上海”、“杭州”。由此可以进一步观察某个用户群体的一些行为或数据指标，比如app使用时间、使用频率、购买次数、购买金额等。从而创建用户群的画像。用户分组的意义在于，我们可以针对特定行为或背景的用户进行有针对性的用户运营和产品优化，比如对“放弃支付或未能支付”的用户发放相应的优惠券，从而实现精准营销，大大提高用户的支付意愿和营业额。
四
转换漏斗
大多数商业实现过程可以概括为漏斗。漏斗分析是一种常见的数据分析方法，如常见的用户注册转化漏斗、电商订单漏斗等。漏斗分析的全过程就是用户从前到后的路径，通过漏斗分析可以获得转化效率。这包括三个要点：第一，整体转化效率。第二，每一步的转化效率(转化节点)。第三，在哪一步，流失的最多，原因是什么，这些流失的用户有什么特点。上图为三步注册流程，整个注册流程的整体转化率为46.5%，即有465个访问注册页面的用户成功完成注册。关注每一步的转化率，发现第二步的转化率为65.3%，明显低于第一步和第三步，可以推断这一步可能存在问题。我们可以根据这个注册步骤发现问题，然后提高转化率。
五
行为轨迹
数据指标本身只是对真实情况的一种抽象。通过关注用户的行为轨迹，可以更真实的了解用户的行为。比如你只看到常见的uv和pv指标，你就无法理解用户是如何使用你的产品的。通过大数据手段还原用户的行为轨迹，可以更好地关注用户的实际体验，发现具体问题。如果通过维度分解还是很难确定一个问题，我们可以通过分析用户行为轨迹来发现产品和运营中的一些问题。
六
残留分析
人口红利逐渐消退，吸引新用户并不容易。这个时候，留住一个老用户的成本往往比获取一个新用户的成本要低得多，所以用户留存就成了每个公司都需要重视的问题。我们可以通过分析数据来了解留存的情况，也可以通过分析用户行为来找到提高留存的方法。举个例子，在一个阅读app中，每天(比如)阅读25-30分钟的用户的留存远远高于阅读5-10分钟的用户，所以我们可以考虑把提高用户的阅读时间作为增强留存的一种方式。常见的留存分析场景还包括不同渠道用户的留存，新老用户的留存，以及一些新的运营活动和产品功能对用户回访的影响。
七
A/B测试
A/B测试通常用于测试新产品功能的推出、运营活动、广告效果和算法。比如某产品设计了两种不同的界面(图片来源于网络)，包括界面的背景颜色变化，点击按钮的文案变化，型号变化等等。以点击按钮的设计为例，通过对比实验组(A)和对照组(B)的点击次数和点击率，可以评价哪种点击按钮设计带来的效果更好。A/B测试需要两个必备因素：一是充足的测试时间；第二，更高的数据量和数据密度。当产品的流量不够大时，A/B测试很难得到统计结果。
八
数学建模
当涉及到用户画像和用户行为的研究时，我们通常会选择使用数学建模、数据挖掘等方法。比如通过用户的行为数据、相关信息、用户画像等。建立所需的模型来解决相应的问题。实践通向真知。希望你在日常工作、学习或项目中，可以尝试运用以上方法，创造更多的商业价值。
