统计数据挖掘的路子极为重要，以至于我们常常忽视它，重“术”而轻“道”，但只不过如果合理合法。
这首诗讲了配置文件预测、使用者预测、埋点预测、聚类预测等10种预测方式，先学为敬~
节录
老子曾特别强调四个字，叫“道、法、术、器”。
层级分别为：
“器”是指贵重物品或辅助工具，在统计数据挖掘应用领域指的是统计数据挖掘的商品或辅助工具，“工欲善其事，工欲善其事”；
“术”是指操作方式控制技术，是专业技能的多寡、工作效率的决，如对预测辅助工具使用的技术；
“法”是指优先选择的方式，有句话说“优先选择比不懈努力重要”；
“道”是指路径，是指导方针，是发展战略。
在统计数据挖掘和商品、营运强化方面，统计数据挖掘方式是其核心理念，归属于“法”和“术”的层级。
所以怎样搞好统计数据挖掘呢，那时咱们来谈谈五大统计数据挖掘的方式。
1、行业龙头预测
行业龙头预测是统计数据挖掘的此基础，单个层级下的分项统计数据重要信息商业价值较低。
行业龙头方式可以分成三类，两类是逐渐预测，比如说：来天津市的来访者可分成顺义，顺义区店庄；第二类是层级交叠，如：源自订阅SEM的新来访者。
行业龙头用作化解大部份问题。比如说棒状转化成，事实上是把转化成操作过程依照关键步骤进行行业龙头，网络流量平台的预测和评估结果也需要大批的加进行业龙头方式。
2、对照预测
对照预测主要是指将两个相互联系的分项统计数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平多寡，速度快慢等相对数值，通过相同层级下的分项对照，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
常见的对照方式包括：时间对照，空间对照，标准对照。
时间对照有三种：同比，环比，定基比。
例如：本周和上周进行对照是环比；本月第一周和上月第一周对照是同比；大部份统计数据同今年的第一周对照则为定基比。通过三种方式，可以预测业务增长水平，速度等重要信息。
3、棒状预测
转化成棒状预测是业务预测的基本模型，最常见的是把最终的转化成设置为某种目的的实现，最典型的是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如说一次使用app的时间超过10分钟。
棒状帮助我们化解两方面的问题：
在一个操作过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在棒状中看到，并且能够通过进一步的预测堵住这个泄漏点。
在一个操作过程中是否出现了其他不如果出现的操作过程，造成转化成主进程受到损害
4、同期群预测
同期群（cohort）预测在统计数据营运应用领域十分重要，互联网营运特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对照群体的留存情况的比较，来预测哪些因素影响使用者的留存。
同期群预测深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了使用者在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。
以前留存预测只要使用者有回访即定义为留存，这会导致留存分项虚高。
5、聚类预测
聚类预测具有简单，直观的特征，网站预测中的聚
例如：在页面预测中，经常存在带参数的页面。比如说：资讯详
6、AB测试
增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那怎样验证呢？主要方式是AB测试。
比如说：你发现棒状转化成中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-棒状，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的使用者反应，于是采用AB测试，一部分使用者还是看到老价格，一部分使用者看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就如果有更好的转化成，若真如此，新价格就如果确定下来，如此反复强化。
7、埋点预测
只有采集了足够的此基础统计数据，才能通过各种预测方式得到需要的预测结果。
通过预测使用者行为，并行业龙头为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，统计数据简单，采用无埋点控制技术实现自助埋点，既可以提高统计数据挖掘的实效性，需要的统计数据可立即提取，又大批减少控制技术人员的工作量，需要采集更丰富重要信息的行为。
如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。
传统预测辅助工具，平台预测仅有单个层级，要深入预测不同平台不同阶段效果，
9、使用者预测
使用者预测是互联网营运的核心理念，常见的预测方式包括：活跃预测，留存预测，使用者分群，使用者画像，使用者细查等。
可将使用者活跃行业龙头为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的行业龙头，掌握关键行为分项；通过使用者行为事件序列，使用者属性进行分群，观察分群使用者的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同使用者类型的特点，提供有针对性的商品和服务。
使用者画像基于自动标签系统将使用者完整的画像描绘清晰，更有力地支撑营运决策。
10、配置文件预测
填写配置文件是每个平台与使用者交互的必备环节，优秀的配置文件设计，对转化成率的提升起到重要作用。
使用者从进入配置文件页面之时起，就产生了微棒状，从进入总人数到最终完成并成功提交配置文件人数，这个操作过程之中，有多少人开始填写配置文件，填写配置文件时，遇到了什么困难导致无法完成配置文件，都影响最终的转化成效果。
以上是常见的统计数据挖掘方式，更多应用方式需要根据业务场景灵活应用。
