在开展一项数据分析工作之前，首先要做的不是一头扎进一堆数据，堆砌一堆数据，而是搞清楚整体的分析框架是什么，采用什么样的数据分析方法。
数据分析方法就是你组织什么数据来指导整个数据工作的后续开展。
下面分享7大数据分析方法()
对比分析
比较法是数据分析中最基本、最常用、最实用的分析方法之一。这种方法主要是指比较两个或两个以上对象的数据指标，阐述比较对象在数量上的差异，从而得出业务在不同阶段的变化趋势和规律。
常见的对比分析方法：时间对比、同比对比、定基对比、A/B检验对比、空间上相似空间与先进空间对比、具体标准中目标值、假定值、平均值对比。
比如：转化率/活跃度指标，今天和昨天比，本周一和上周一互相比，某公司和行业平均水方法平比如何让女生经常想起你.
细分分析
“不细分，不分析”是我们细分分析时常说的一句话。说明细分分析是很重要的手段，循序渐进，也就是不断问为什么的过程。
一般有两种分析：
(1)逐步细分是数据分析一个由粗到细，由浅入深的运营工资一般多少逐步细分过程。
比如销售额下降或上升，先拆到国家、省份、城市/地区、常见的16个心理学效应门店，对比观察哪个区域变大；交通质量变得更差。首先，它被移除到付费和免费，然后是应数据分析师证书用市场常见的蔬菜种类100种、社交媒体……，然后是Google Play、App Store、脸书、Twitter、Snapchat等总结下面一句话：细分就是一步一步往下钻，拆解.
(2)交叉细分
交叉分析是在纵数据分析方法向分析和横向分析的基础上，从简单到深入，从低级到高级，从交叉和立体的角度进行的一种分析方法。常见100种花卉弥补了一些独立量纲分析无法发现的问题。
例如：四象限，RF方法M模数据分析师工作内容型
A/b测试
“分桶最科学”。如何让女生经常想起你A/B测试是针对同一个目标制定两个方案，在同一个时间维度上，让相同(相似)的用户群随机使用一个方案，收集每个群体的用户体验数据和业务数据，最后根据显著性测试分析评估出较优的方案并正式采用。
比如有两个文案A和B，让方法派韩剧用户随机看到并使用其中一个，然后评估两组人的跳转、点击、使用数据。
漏斗分析
漏斗分析是一套基于过程的数据分析，是能够科学反映用户行为状态和用户从起点到终点的转化率的重要分析模型。
常见于注册登录转化、浏览交易转化、店内销售转化等场景。通过量化每一步的转化率，可以衡量一个业务或产品的成败以及可以优化调整的点。
比如一个电商APP，数据分析师资格证书从用户下载APP，访问，注册，浏览，交易，计算每一步的价值和漏斗比例。
保留分析
“用户来的快，去的也快”，留存率是从事运营或用户增长的同学必看的指标。它是衡量一项业务是否健康的关键指标。做如何知道手机被监视了好留存会带来长期复利效应。没有挽留，就没有数据分析软件未来。
保留分析在数据操作领域中起着非常重要的作用。常见的数据分析师证书留存指标有次日留存、七日留存率、下周留存率、下月留存率、T N的日/周/月留存率等。表示运营助理的工作内容目标用户常见的5种低端和田玉在一段时间后返回产品或返回产品完成某种行为的比例。
比如：100个人安装并访问了app，第二天有如何知道手机被监视了40个人继续访问app，第二天留存率40%，第七天有20个人继续访问APP，第七天留存率20%……
相关分析
分析研究现运营是做什么的工作内容是什么象之间是否存在某种依赖关系，从而发现业务运营中的关键数据分析师工作内容影响和因素。相关性的测量方法有散点图、相关系数等。
相关性分析主要包括以下三种类型：
(1)单相关：两个因素之间的相关称为单相关，即研究中只涉及一个自变量和一个因变量；
(2)多重相关：三个或三个以上因素之如何看待曾仕强间的相关称为多重相关，即研究中涉及两个或两个以上自变量与因变量之间的相关；
(3)偏相关：当某一现象与多种现象相关时，在假设其他变量不变的情况下，两个变量之间的相关称为偏相关。
比如：受教育程度与收入的关系，学习时间如何让女生经常想起你与学习成绩的关系，用户浏览多少页面，购买多少商品？
聚类分析
“物以类聚，人以群分”，聚类分析是常用的数据分析方法之一，其核心是基于之前数据的相似性。
聚类方法有K-Means，谱聚类，层次聚类，就不详细赘述了。通常用于以下两种情况：
(1)常见的5种低端和田玉用户细分：根据相似度将用户划分为不同的族群，并研究各个族群的特点方法学验证，进行业务应用。
(2)异常检测：发现正常和异常用户数据数据分析观念，识别异常行为。
比如基于用户的注册信息、访问行为和数据分析师证书交易信息(商品、金额等。)，通过聚类分析得出相似人和不同人，对比不数据分析师工作内容同维常见车标度和指标的特征，制定精细化运营的策略。
