这10个数据分析方法你都用过吗？

老子特别强调五个字，叫“道、法、术、器”。“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产品或辅助工具，“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控制技术（比如说用Excel展开统计数据挖掘的水准）；“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。

那么如何搞好统计数据挖掘呢，那时所推荐一则有关网络营运中的五大统计数据挖掘方式。

细分预测

行业龙头预测是预测的基础，单个层次下的分项统计数据的重要信息价值较低。

行业龙头方式能分成三类，两类逐渐预测，比如说：来天津市的来访者可分成顺义，顺义区店庄；第二类是层次交叠，如：源自订阅SEM的新来访者。

行业龙头用作化解所有难题。比如说棒状转化成，事实上是把转化成过程依照关键步骤展开行业龙头，网络流量平台的预测和评估结果也需要大量加进行业龙头的方式。

对照预测

对照预测主要是指将两个互相联络的分项统计数据展开比较，从数目上展现和表明研究第一类的规模大小，水准多寡，速率回转等相对值，通过完全相同层次下的分项对照，能发现，找寻销售业务在不同期的难题。

常用的对照方式包括：天数对照，内部空间对照，国际标准对照。

天数对照有四种：环比，环比，定基比。

棒状预测

转化成棒状预测是销售业务预测的基本模型，最常用的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的是完成交易。但也能是其他任何目的的实现，比如说一次使用app的天数超过10分钟。

棒状帮助我们化解两方面的难题：

在一个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。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化成主进程受到损害。

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，网络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用户的留存。

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，直接描述了用户在一段天数周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存预测只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存分项虚高。

聚类预测

聚类预测具有简单，直观的特征，

用户聚类主要体现

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，那如何验证呢？主要方式是AB测试。

埋点预测

只有采集了足够的基础统计数据，才能通过各种预测方式得到需要的预测结果。

通过预测用户行为，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，即能提高统计数据挖掘的实效性，需要的统计数据可立即提取，又大量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。

网络流量红

域的获客详细重要信息，层次越细，预测结果也越有价值。

用户预测

用户预测是网络营运的核心，常用的预测方式包括：活跃预测，留存预测，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户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；通过用户行为事件序列，用户属性展开分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑营运决策。

表单预测

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化成率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微棒状，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化成效果。

以上是常用的统计数据挖掘方式，更多应用方式需要根据销售业务场景灵活应用。

参考文章：

https://www.sohu.com/a/212888005_468714

http://www.woshipm.com/data-analysis/758063.html

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