1樓：環球青藤
01 細分分析
細分分析是資料分析的基礎，單一維度下的指標資料資訊價值很低。
細分分析法可以大致分為兩類，一類是逐步分析，如：來北京市的訪客可分為朝陽和海淀等區;另一類是維度交叉，如：來自付費sem的新訪客。
02 對比分析
對比分析主要是把兩個有關聯的資料指標進行相互比較，從數量上說明和展現研究物件的規模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相對值，然後通過在一樣的維度下的指標資料對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。
03 漏斗分析
04 同期群分析
同期群(cohort)分析在資料分析運營領域相當重要，尤其是網際網路運營，特別需要仔細觀察留存的情況。通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響使用者的留存。
05 聚類分析
06 ab測試
增長黑客的一個主要思想之一，是千萬不要做一個大又全的東西，相反是需要不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西。快速驗證，那如何驗證呢?主要方法就是ab測試。
07 埋點分析
只有採集了足夠的基礎資料，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。
通過分析使用者行為，並細分為：瀏覽行為，輕度互動，重度互動，交易行為，對於瀏覽行為和輕度互動行為的點選按鈕等事件，因其使用頻繁，資料簡單，採用無埋點技術實現自助埋點，即可以提高資料分析的實效性，需要的資料可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要採集更豐富資訊的行為。
08 **分析
流量紅利消失，我們對獲客**的重視度極高，如何有效的標註使用者**，至關重要。
傳統分析工具，渠道分析僅有單一維度，要深入分析不同渠道不同階段效果，sem付費搜尋等**渠道和使用者所在地區進行交叉分析，得出不同區域的獲客詳細資訊，維度越細，分析結果也越有價值。
09 使用者分析
眾所周知，使用者分析是網際網路運營的核心環節，通常用到的分析方法有：活躍分析，留存分析，使用者分群，使用者畫像，使用者細查等。可將使用者活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標。
10 表單分析
表單分析中的填寫表單，這個環節是每個平臺與使用者互動的必有環節，一份完美的表單設計，對客戶轉化率的提升有至關重要的作用。
使用者進入表單頁面，這時候就已經產生了微漏斗，從進入的總共的人數到最後完成，並且成功提交表單人數，這個過程之中，有多少人開始填寫表單，填寫表單時，遇到了什麼困難導致無法完成表單，都影響最終的轉化效果。
2樓：左右資料
趙興峰老師主講資料分析師全體系育成課程，最常用的資料分析思路與方法：對比分析，對比分析案例、思路、方法、模型及對比分析三要素
3樓：聚數雲海
資料分析師一開始當然能做幾個有趣的分析，但是長期做資料分析工作，想法總會枯竭，尋找分析思路就變得異常痛苦。可以這麼說，分析思路直接奠定了資料分析結論的準確性和實用性。因此，懂得如何尋找資料分析思路是每個資料分析師必須具備的能力。
那麼面對一個業務場景，通過什麼樣的方式才能夠尋找到正確的資料分析思路呢？在我看來，所謂正確的分析思路，本質上就是站在一定高度的業務思維邏輯，因此資料分析思路更多考量的還是一名資料分析師對業務的理解和眼界。這裡，我將自己過去總結的方法分享出來，希望對大家有所幫助。
由淺至深分成五類：角色扮演、業務指標、現成模型、公司戰略、行業發展
1、角色扮演
這個方法就是嘗試把自己「扮演」成公司不同的角色，站在他人的視角上來尋找有哪些需要進行資料分析的點。用這種方式能夠找到的資料分析思路往往是對方最需要的，自然也就具有更高的價值。比如，你可以把自己扮演成公司的銷售、投資人、運營、財務、客戶、**商等，站在這些視角尋找有哪些有幫助的分析思路。
我在之前的一家公司就這樣做過。當時把自己放在銷售的角色上，發現公司對於潛在客戶的收集和分析非常缺失，這樣就影響了整個公司的銷售效果。於是從這個角度出發，專門去相關**爬取資料，通過地域、規模、員工人數等方面去分析，找出最有可能購買我們服務的潛在客戶。
最後這個分析結果得到銷售團隊的極度認可，提升了公司銷售業績。
用這種方法做角色扮演的時候大家一定要儘量貼近角色的日常生活，只有這樣才能發現最有價值的分析思路。
2. 業務指標
這個是非常常見的分析方法。比如公司這個月的銷售指標下降了，那麼你就著手去分析指標下降的原因；同樣，如果指標上升了，也去分析原因。一個公司的指標往往比較標準，比如利潤率，銷售額，客戶增長等等。
所以這樣的方法比較通用，也比較簡單。
在分析指標時有一點一定要注意，就是除了分析出原因外，最好還要給出解決方案。比如分析發現客戶數近期有下降，那麼除了給出原因外，還要給出增加客戶數的方法以及這些方法背後的資料模型推理，形成一個完整的故事。
3. 運用一些現成的模型
大家想好方向之後會遇到一個問題，那就是到底應該從幾個維度用什麼樣子的模型來做分析呢？這個時候就體現一名資料分析師的基本功了。其實資料模型中包含了很多對於基礎資料分析的思路，這些思路雖然比較單一，但哪個出彩的思路不是由單一的組合而成呢？
除了熟悉模型外，熟練的掌握資料分析的工具也能很大的幫助資料分析的驗證。資料分析思路是需要打磨的，特別是剛剛產出的分析思路更需要通過資料去驗證和調整。這個時候一個方便快速的資料分析工具會起到很重要的作用。
4、從公司戰略入手
很多資料分析師都有一種自卑心理，總覺得自己就是一個小兵，是一個底層，沒資格也沒必要去思考公司戰略層面的問題。其實這是非常錯誤的。一名資料分析師其最本質的價值就是去用資料驅動業務增長。
而每一項業務本質上是公司整體戰略的支撐，換句話說，一項業務如何發展是由公司整體戰略決定的。
舉個例子，公司在擴張期時，公司戰略時快速擴張市場，那麼所有業務的目標就是快速擴充套件。而這個時候你去研究如何降低公司成本，即便你的資料分析再準確，思路再清晰，但對於時下的公司而言毫無意義，那麼這份資料分析報告的價值就等於零。再比如，公司馬上迎來融資，你要查好vc關注哪些指標，自己做出分析，有些不達標的如何改善。
或者你的公司馬上要推新產品，你可以分析同類產品的市場份額等等
所以，如果想讓你的分析有價值，一定要選對分析思路的方向，而這點就要求你充分的理解公司的戰略。
5、 隨時關注行業層面的資訊，並從中獲取分析靈感。
當你能夠站在公司戰略層面去思考問題時，就一定會遇到一個問題，那就是公司戰略到底應該如何制定。這個是一個非常大的話題，我們在這裡不。其實除了at級別的公司，大部分公司都是追隨行業的潮流而動的，因此如果能夠提前瞭解到行業最近的動向，並提前做好準備，那麼你的分析就能夠從支撐戰略提升到決策戰略了。
推一萬步說，即便你不能站在浪頭引領時代，也能夠走在一條正確的道路上，不會走歪了:)
比如在當下中美對抗的大形勢下，很多行業和公司的發展路徑都會發生重大的轉變。如果你們公司正好是做一個進出口的公司，那麼現在未來可能遇到的情況做一個分析，比如美國對你公司所在行業的產品提升關稅1%個點，對於你們公司的產品的銷售量和利潤有什麼影響，公司內部從哪些方面可以降低成本等。大家想想，當你拿出這樣的分析報告給到老闆的時候是什麼效果。
資料分析師要掌握哪些基本技能
4樓：匿名使用者
1、懂業務。從事資料分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建資料分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建資料分析的框架，後續的資料分析也很難進行。另一方面的作用是針對資料分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握資料分析基本原理與一些有效的資料分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展資料分析。基本的分析方法有：
對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高階的分析方法有：相關分析法、迴歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。指掌握資料分析相關的常用工具。資料分析方法是理論，而資料分析工具就是實現資料分析方法理論的工具，面對越來越龐大的資料，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的資料分析工具幫我們完成資料分析工作。
5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達資料分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
資料分析師怎麼考，怎麼報考資料分析師？
考生在獲得準高階證書後，在專業領域工作五年，並撰寫一篇專業資料分析 經答辯合格，獲取高階資料分析師合格證書。從事資料分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識 公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。資料分析師在工業和資...
資料分析師工資很高嗎，資料分析師工資多少
資料分析師這兩年需求很大，尤其是大型網際網路公司，相對的薪資自然不低。但是工資這種事情，都是因人而異的，關鍵是要先學好本事。如果想做傳統的行業資料分析工作，可以去cda看看，想進網際網路公司做資料分析，可以去大講臺看看。在大資料工程師前景的道路上，你是選擇永遠呆著資料分析助理或初級資料分析師領域，還...
資料分析師就業前景，資料分析師的就業前景如何？
資料分析師是大企業裡不可替代的職位，高薪職位，發展前景如下 1，人才缺口大it時代逐漸被dt時代取代，用理性的資料分析代人工的經驗分析成為主流，資料分析人才的供給指數僅為0.05，屬於高度稀缺。2 入門相對簡單資料分析是一門跨領域技術，不需要很強的理工科背景，反而那些有市場銷售 金融 財務或零售業背...