数据分析师常用的数据分析方法有哪些？

许多做统计数据挖掘或是刚碰触统计数据挖掘的爸爸妈妈，不晓得怎么做统计数据挖掘。一点儿路子都没，那时就给他们科孔统计数据挖掘师常用的统计数据挖掘方式。期望看完该文的爸爸妈妈，有两个明晰的统计数据挖掘观念。

方法论从宏观经济视角起程，从管理工作和销售业务的视角明确提出的预测架构，辅导他们接下去具体预测的路径。方式是宏观的基本概念，是指他们在具体预测操作过程中采用的方式。

统计数据挖掘的认识论许多，这儿我给他们如是说许多常用的架构。

1、PEST预测法

PEST 为一类民营企业所处宏观经济自然环境预测模型，从在政治上(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、控制技术(Technology)五个各方面预测与外自然环境，适用于于宏观经济预测。

五点不利因素也被称作“pest残留物”，PEST明确要求高阶高层具有有关的潜能及素质。PEST预测与内部整体自然环境的不利因素相互紧密结合就可概括出SWOT预测中的良机与严重威胁。PEST/PESTLE、SWOT 与 SLEPT 能做为民营企业与自然环境预测的此基础辅助工具。

2、SWOT预测法

从竞争优势(Strength)、下风(Weakness)、发展机遇(Opportunity)、严重威胁(Threat)五个各方面预测与外自然环境，适用于于宏观经济预测。

SWOT预测法是用来确定民营企业自身的竞争竞争优势、竞争下风、良机和严重威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、内部自然环境有机地紧密结合起来的一类科学的预测方式。运用这种方式，能对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。

3、5W2H预测法

从Why、When、Where、What、Who、How、How much 7个常用的维度预测问题。广泛用于民营企业管理工作和控制技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。

4、4P理论

经典营销理论，认为产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)和促销(Promote)是影响市场的重要不利因素。

5、AARRR

tion)、收益(Revenue)和推荐(Referral)5个环节增长。

统计数据挖掘的认识论许多，这儿不能一一列举;没最好的认识论，只有最合适的。

从统计数据挖掘认识论也可得知，统计数据分析的意义在于将杂乱无章的统计数据转化为明晰可见的可视图，从而进行精准决策。“大统计数据时代，控制技术和预测哪个更重要”一文中也阐述了预测的重要性。

1、趋势预测

趋势预测是最简单、最此基础，也是最常用

在这个操作过程中，他们要选定第一关键指标(OMTM，One Metric That Metter)，而不要被虚荣指标(Vanity Metrics )所迷惑。

以社交类APP为例，如果他们将下载量做为第一关键指标，可能就会走偏;因为用户下载APP并不代表他采用了你的产品。在这种情况下，建议将

2、多维分解

多维分解是指从

为甚么需要进行多维拆解?有时候两个非常笼统或是最终的指标你是看不出甚么问题来的，但是进行拆分之后，许多细节问题就会浮现出来。

举个例子，某网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时长是0.55分钟。如果你要提升用户的参与度，显然这样的统计数据会让你无从下手;但是你对这些指标进行拆解之后就会发现许多路子。

3、用户分群

用户分群主要有两种分法：维度和行为组合。

第一类根据用户的维度进行分群，比如从地区维度分，有北京、上海、广州、杭州等地的用户;从用户登录平台进行分群，有PC端、平板端和手机移动端用户。

第二种根据用户行为组合进行分群，比如说每周在社区签到3次的用户与每周在社区签到少于3次的用户的差别，这个具体的我会在后面的留存预测中如是说。

4、用户细查

正如前面所说的，用户行为统计数据也是统计数据的一类，观察用户在你产品内的行为路径是一类非常直观的预测方式。在用户分群的此基础上，一般抽取3-5个用户进行细查，即可覆盖分群用户大部分行为规律。

绝大多数产品都或多或少存在许多反人类的设计或是BUG，通过用户细查能很好地发现产品中存在的问题并且及时解决。

5、漏斗预测

漏斗预测是一套流程式统计数据挖掘，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预测模型。漏斗预测模型已经广泛应用于网站用户行为预测和APP用户行为预测的流量监控、产品目标转化等日常统计数据运营与统计数据挖掘的工作中。

漏斗预测要注意的两个要点：

第一：

第二：漏斗预测也需要进行多维度拆解，拆解之后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。

6、留存预测

留存预测是一类用来预测用户参与情况/活跃程度的预测模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方式。

衡量留存的常用指标有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。

留存预测能帮助回答以下问题：

两个新客户在未来的一段时间内是否完成了您期许用户完成的行为？如支付订单等；

某个社交产品改进了新注册用户的引导流程，期待改善用户注册后的参与程度，如何验证？

想判断某项产品改动是否奏效，如新增了两个邀请好友的功能，观察是否有人因新增功能而多采用产品几个月？

7、A/B测试与A/A测试

A/B测试是为了达到两个目标，采取了两套方案，一组用户采用A方案，一组用户采用B方案。通过实验观察两组方案的统计数据效果，判断两组方案的好坏。在A/B测试各方面，谷歌是不遗余力地尝试;对于搜索结果的显示，谷歌会制定多种不同的方案(包括文案标题，字体大小，颜色等等)，不断来优化搜索结果中广告的点击率。

这儿需要注意的一点儿，A/B测试之前最好有A/A测试或是类似准备。甚么是A/A测试?A/A测试是评估两个实验组是否是处于相同的水平，这样A/B测试才有意义。其实这和学校里面的控制变量法、实验组与对照组、双盲试验本质一样的。

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