数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
简而言之，数据分析即是为了创造价值。
我们都明白数据分析的重要性，然而在日常或工作生活中，许多人都不会做数据分析，其中一个重要原因就是，他们都不懂数据分析基本方法，没有掌握诀窍要想做好数据分析就很难。
那我就给大家总结了几个数据分析的常见方法，供大家参考学习。
1、数据分析的常见方法之一对比分析法
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。特点是简单、直观、量化。
具体的分析标准有三个：不同的时间周期对比、不同的空间指标对比以及不同计划标准对比。
2、数据分析的常见方法之二漏斗分析法
漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析的流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析的工作中。
3、数据分析的常见方法之三聚类分析法
聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。
用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。
例如：在页面分析中，经常存在带参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。
4、数据分析的常见方法之四逻辑树分析法
由费米提出，主要用来将复杂的问题变成简单的问题，像树枝那样逐渐展开，问题拆解，把一个复杂的问题变成一个个简单的子问题。
面试中常见的问题：如估算深圳有多少个产品经理，芝加哥有多少钢琴调音师等，这类估算问题我们称之为费米问题，在解决费米问题时，考察点通常不是真的去算出深圳到底有多少个产品经理，重点在于你的分析方法，也就是你运用逻辑分析问题的能力。
5、数据分析的常见方法之五用户分析法
用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。
可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。
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