常用的数据分析方法是哪些

通过数据分析结果，可以为企业发展和产业优化提供重要的数据支持和理论依据。 越来越多的公司认识到数据分析的重要作用，并逐步为数据分析人员打开招聘市场。 作为数据分析师，应掌握哪些常见的数据分析方法？

  对于基础数据分析师而言，主要是根据现有数据进行结论性研究。 常用的分析方法包括：

  细分分析：将已知数据通过不同维度细分为不同级别，然后根据漏斗原理进一步分析；

  比较分析：根据不同时间，空间和标准条件下相同维度数据的数据比较，相应的比较分析结论可以得出同比数据，链式数据，固定基准比率数据等。

  渠道分析：渠道分析方法是一种分析特定目标下转化效果的方法。 此过程通常可以获取转换路径中的漏洞，然后有针对性地优化每个链接。

  同类群组分析：通常用于调查固定用户群体的保留率，常见的情况是网站的保留率。

  聚类分析：将具有相同特征的对象分类为某种类型，并研究不同对象之间的影响因素。 我们常见的情况包括同一事件中男女学生的比例，地区性比例等等。

  AB测试：由于不同用户的偏好不同，通常在发布新产品时，AB测试将用于获取用户对产品的偏好或接受程度，主要用于收集数据。

  埋点分析：埋点分析还用于收集用户数据，以观察用户的行为和偏好。 此方法通常用于Internet产品，并且可以在用户使用期间自动获取数据。

  大多数初级数据分析人员当前通常使用这些方法。 他们主要集中于获取数据和对少量数据的结论性分析。 由于少量的可操作数据，通过这些方法获得的结论通常不可用。 完整性不能用作企业发展的基础。