而且由於演繹的版本不同，導致分析方法種類繁多，令人眼花繚亂，甚至深不可測 沒有必要把分析方法看得太大，所有的分析方法歸納為兩種：分類與對比，分類與對比，分類與對比，重要的事情說三遍，大多數分析方法都是兩者的結合，為什麼說數據分析是分類與對比？
一天，媽媽給了他一塊大白兔糖和一塊德芙巧克力，問他選哪一塊，小傢伙猶豫了一分鐘，終於選了德芙巧克力；第二天，媽媽給了他兩塊大白兔奶糖和一塊德芙巧克力，問他選哪一塊，小傢伙又猶豫了一分鐘，但這次他選了兩塊大白兔奶糖 其實這兩個選擇的過程，小傢伙做了一個分類和對比.. 他先把牛奶糖分為兩類，不把它混在一起，否則他就不會猶豫這麼久了 第一個比較的結果是一塊奶糖不如一塊巧克力，所以選擇一塊巧克力；第二個比較是兩塊奶糖比一塊巧克力好，所以選擇兩塊奶糖 讓我們看看，一個3歲的孩子可以做數據分析 當然，在實際業務中的分析方法確實比較複雜，但總之，這也是兩種方法的演繹。
根據定義，它是比較兩個或多個數據並分析它們之間的差異，以發現數據的變化和模式 比較分析分為靜態比較和動態比較，用來判斷一個數據是好是壞，某個數據之間的差異.. 比較分析是如何比較的 可以比較不同城市，不同產品，年度目標，月度目標，活動目標用戶對比：新用戶vs老用戶，註冊用戶vs未註冊用戶等.. 渠道，功能，經驗和過程，促銷和收入分類分析分類分析分類分析分類分析是將總體分析對象中不同性質的對象分開，將相同性質的對象組合在一起，保持群體內部對象屬性的一致性，群體之間屬性的差異，以進一步運用各種數據分析方法揭示內在的數量關係，最終目的是便於比較，因此，分類分析和對比分析通常有幾種分類方法：不同的產品類型：日、周、月、年：產品屬性；產品區域不同的用戶類型：人口屬性（性別、年齡）；客戶價值；消費頻率不同的渠道群體：在線渠道、離線渠道； 付費渠道，自由渠道案例：在分析某App的留存率發現下降趨勢，為了更好的定位問題，對不同渠道的留存率進行分組分析，通過分析發現留存率明顯下降，IOS渠道和應用市場渠道，並且由於兩個渠道的用戶佔比最大，應該對整體留存率影響最大！
！
並通過對兩個渠道的訂單完成分析，發現訂單保留率越長，訂單保留率越高。
因此，我們應該提高訂單率和訂單完成的及時性 從分類和比較的角度，我將幫助您了解數據分析中常用的五種方法：變換漏鬥分析、同步組分析、AB測試、用戶源分析、矩陣分析、變換漏鬥分析、變換漏鬥分析是增長黑客理論中最常用的模型和基礎 一個特別適合貿易的企業最典型的例子是電子商務行業 有多少新用戶（瀏覽)，有多少用戶被激活(註冊)，有多少用戶仍然來訪問網站(保持)，有多少用戶購買產品(收入)，有多少用戶幫助推廣(傳播）。 漏鬥也是一種比較過程，幫助我們找出用戶流失最嚴重的地方。 分類是一個五步的過程，將用戶的行為分為五步，與之相比，用戶損失很大 比如用戶在註冊階段流失嚴重的猜測註冊流程不是太繁瑣，經驗太差，我們可以對症下藥 同時分組分析同時分組（隊列）分析在數據操作領域非常重要，特別是在產品修訂後保留用戶作為一個整體 防止用戶保留率在某一時刻下降，但不要注意 所謂同時分組分析法，就是根據初始行為發生的時間（即同時分組），將用戶分成若干組.. 然後對同一生命周期的用戶進行垂直分析，比較相似群體隨時間的差異 通過比較不同的同期組，我們可以看出用戶的總體表現是好是壞 該模型按照時間窗口進行分類，對同一生命周期階段的用戶進行分類；比較是對同一生命周期階段用戶群體進行比較 9月新增用戶10萬人，10月新增用戶15萬人，但9月新增用戶30日為10萬人，10月新增用戶10萬人，當月經營業績為貝特 從同一時間分組分析，可以發現9月和10月新用戶的留存用戶相同，那麼9月的留存率更高，從用戶質量來看，9月的運營結果更好，從有效用戶來看，兩個月的運營結果是相同的，從新用戶來看，10月的運營結果是貝特的 同期群分析的目的是通過現象找到結果，按時間維度建立同期群.. 精益數據分析的主要思想之一，AB不是從一開始就做一個大而完整的產品，而是不斷地做小而精細的功能或策略，並進行快速驗證。
那麼如何快速驗證. 例如，你發現在AB漏鬥轉換中有一些環節嚴重丟失 假設是商品價格問題，策略是改變定價 但如果策略正確，則取決於用戶的真實反應，因此採用AB檢驗 有些用戶看到舊的價格，有些用戶看到新的價格，如果策略有效，看到新的價格用戶應該有更好的轉變 這一結果可以用來確定是否採用新的價格 實驗組和對照組的比較是什麼？
這就是這兩組用戶遲到的原因 通過比較兩組用戶的表現，確定產品功能或營銷策略是否有效，用戶來源分析隨著流量紅利的消失，我們更加關注客戶來源。 如何有效地給用戶來源貼上標籤至關重要 根據傳統的分析工具，渠道分析只有一個維度，需要深入分析不同渠道和不同階段的效果，交叉分析SEM付費搜索等源渠道和用戶所在區域.. 進行分類關聯分析，找到一種解決問題的分析方法，又稱矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法.. 矩陣分析法可以為決策者解決問題和資源配置提供重要參考 先解決主要矛盾，再解決次要矛盾，有利於提高工作效率，為產生最多績效的部門分配資源.. 工作中常見的矩陣分析方法有波士頓矩陣，SWOT矩陣等.. 例如，上面的圖片是基於用戶組合為四類的「需求增長率」和「市場份額」兩個維度，使其能夠清楚地確定主次矛盾，然後優化