数据分析应用的手段有哪些？优秀的数据分析师都在这么做

根据基本的分析思路，常用的数据分析方法有七种。

1、数据分析应用的手段有哪些——“纵向”组

纵向聚类是根据用户的特定行为，进行特定优化和分析的聚合。

纵向组10产品经理会议数据分析方法

例如，在考虑注册转换率时，我们需要区分移动和基于web的场景，以及美国和中国用户。从而有针对性地优化渠道策略和运营策略。

2、数据分析应用的手段有哪些——趋势维度

趋势图的建立可以快速了解市场、用户或产品的基本性能特点，便于快速迭代;还可以根据不同维度对指标进行细分，定位优化点，有助于实时决策;

3、数据分析应用的手段有哪些——漏斗洞察

通过漏斗分析，可以从第一个到最后还原用户的路径，分析每个转换节点的转换数据;

所有互联网产品和数据分析都离不开漏斗。无论是登记转化的漏斗，还是电子商务秩序的漏斗，都需要注意两点。一是注意哪一步最迷路，二是注意迷路人的行为。聚焦于注册过程中的每一步，可以有效地定位高损失节点。

4、数据分析应用的手段有哪些——行为轨迹

行为跟踪是完整用户行为的恢复。只看PV、UV数据，不能完全了解用户如何使用你的产品。了解用户的行为轨迹，有助于运营团队关注具体的用户体验，找出具体问题，根据用户的使用习惯设计产品和推出内容;

5、数据分析应用的手段有哪些——保留分析

留任是理解行为或行为群体与回访的关系。保留旧用户的成本远低于获取新用户的成本，因此保留分析是最重要的指标之一;

除了需要注意整体用户保持率外，营销团队还可以通过各种渠道关注用户保持率，或者关注注册用户被各种内容吸引的回访率，产品团队还可以关注每一项新功能对用户回访的影响。

6、数据分析应用的手段有哪些——A/B试验

A/B测试是比较不同产品设计/算法对测试结果的影响。

A/B测试通常用来测试产品在线时的产品效果。市场可以通过a/B测试完成不同的创意测试。a/B测试有两个基本因素：

有足够的时间进行测试;

数据量大，数据密度高;

因为当产品流不够大时，用a/B检验很难得到统计结果。像LinkedIn这样的公司每天可以同时运行数千个a/B测试。因此，在企业数据规模较大的情况下，经常采用a/B检验，这样可以更准确、更快地得到统计结果。

7、数据分析应用的手段有哪些——优化建模

当业务目标与各种行为、图像等信息相关时，通常采用数据挖掘对业务结果的产生进行建模和预测;

例如：作为SaaS企业，当需要预测和判断客户的支付意愿时，可以根据用户行为数据、公司信息、用户档案等数据建立支付温度模型。当用户通过更科学的方式组合和加权知道他们遇到了什么样的行为时，支付的可能性更大。以上数据分析方法不仅能掌握简单的理论。产品经理需要将这些方法应用到他们的日常数据分析工作中，并对其进行透彻的理解。同时，学习使用优秀的数据分析工具，可以事半功倍，更好地利用数据，实现全面增长。

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