編者按：數據分析已經成為企業尋找業務發展方向的有效手段，很多企業想要搭建數據分析體系，也有許多人不知道數據分析的方法和思路，企業服務匯就通過本篇文章為您介紹幾個簡答的數據分析思路和方法。

企業對數據分析的需求程度越來越高，特別是在運營、產品、商務這些工作中更為重要。許多企業、員工會問怎樣進行數據分析？數據分析有哪些思路和方法？可以使用什么樣的工具？…，接下來企業服務匯為您詳細介紹。

 

?  數據分析方法

常見的數據分析方法有：趨勢分析、漏斗分析、留存分析、四象限分析這4類。

（一） 趨勢分析

趨勢分析是數據分析方法中最簡單最常用的一種方式，針對某一項指標，對其一段事件內的走勢進行觀測。在企業產品中，可以通過這種方式觀測活躍用戶量、銷售額、轉化率等等。在使用趨勢分析方法的時候，嘗試查看多個相關數據的趨勢，可能回更快找到問題的原因。舉個簡單的例子來說：產品在某天發布了促銷活動，之后可以對用戶量、轉化率、利潤率等相關數據同時比較，來評估活動的效果。

（二） 漏斗分析

漏斗分析是觀測用戶完成某項既定指標的整理流程的一種方式，可以有效的觀測轉化效率。比如說：在電商領域中，找到核心轉化流程“瀏覽-點擊-加入購物車-購買-重復購買“，并對各個流程的數據進行監測，通過比較各個節點到下一節點的轉化率，來找到優化的方向。

通過漏斗分析可以很容易的發現，在做數據分析時不僅要看總體的轉化率，還要適當關注每一個節點的轉化率。另外可以對漏斗數據進行多維度的分析，可能會得到不同的結果。舉個例子來說：某電商企業賬戶注冊的流程使用短信的方式，總體注冊率表現一般，通過多維度的漏斗分析，IOS端轉化率較高，但Android端有大部分用戶流失在了“短信驗證碼“的節點。

（三） 留存分析

這種方法是來分析監測新用戶后續是否持續使用產品，日留存率、周留存率、月留存率是常見的衡量指標。說到這里就不得不說對于用戶行為的監測，首先完善的用戶行為監測是留存分析的前提，企業在留存分析之前，需要明確一個問題“將做什么操作的用戶認定為留存“，比如：再次打開軟件、再次瀏覽頁面或者再次下單等等。

明確了留存指標后，還要進行多用戶行為的監測，為什么要這么做呢，當監測到更多的用戶數據后，可以查看留存率較高和留存率較低的用戶群的行為特點。舉個例子來說：某社交產品上線一段時間后對留存用戶進行分析，發現高留存的用戶在注冊一周內添加5個以上的好友并有3次以上的分享動作，而低留存的用戶沒有這類行為。得到這個信息后，該產品開始進行新的運營策略來激勵添加好友和分享。

（四） 四象限分析

四象限分析法也是很常見的分析方法之一。它是對于某個體的兩種相關屬性的分析方法，這種方法有利于分類查看，并對分類的特點進行分析。比如可以將商品按照轉化率和花費分為四個象限（如下圖所示）：A低消費低轉化，B高消費低轉化，C高消費高轉化，D低消費高轉化。然后以這四個象限的分類進行拓展分析。值得注意的是，消費高低轉化高低的這個分界值是需要企業根據業務情況來嚴謹思考來定義的。

舉個實際中的例子：某企業進行無效表單提交的用戶分析，使用提交電話數和30天內提交表單數作為兩個屬性，將用戶分為了A電話數少表單數少，B電話數多表單數少，C電話數多表單數多，D電話數少表單數多這四個類型。接著展開了調研進一步的調研，分為：正常用戶，輕度惡搞用戶，重度惡搞用戶，實際需求客戶。這個案例主要描述這個方法的實際應用場景，沒有明確寫出具體數據，僅供參考。

 

?  小結

本文介紹了數據分析工作中幾種常見的方法和思路，企業可以結合自身情況進行使用。值得關注的是，目前市場上許多數據分析工具都提供了從數據監測到數據分析的完整解決方案，也提供了類似于上述常見分析方式的輔助工具。如果企業自行搭建數據分析體系成本較高，可以考慮選用市面上的數據分析工具，達到降低成本、提高效率的目的。