不同的數據分析師可以解釋相同的數據。結論可能不同甚至相反，但結論不對或錯，所以從客觀數據到主觀人都需要有一些科學的分析方法作為橋梁，幫助數據信息更好，更全面，更快。那麼，產品常用的數據分析方法是什麼？今天我們將通過數據分析工具DataFocus與大家討論！
趨勢分析 趨勢分析通常用於核心指標的長期跟蹤，例如：點擊率，GMV，活躍用戶。通常，會生成一個簡單的數據趨勢圖，但不光要會分析趨勢圖，還有必要觀察數據的未來趨勢變化，是否存在周期性，是否存在拐點，以及分析背後的原因，是否是內部原因也是外部原因。趨勢分析的最佳輸出是比率。有介質，年份和基礎比率。
對比分析 水平對比：水平對比是與自身進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較以回答我們是否已完成目標，比如：與上個月相比，銷售額增長了多少。
垂直比較：簡單來說，它與其他進行比較。我們必須與競爭對手進行比較，以回答我們在市場中的份額和地位。
常見的比較應用是A/B測試。 A/B測試的關鍵是確保兩組中只有一個變量，其他條件是一致的。例如，要測試不同渠道的投放效果，您需要確保產品相同，投放投入相同，並且在線時間保持不變，測試的數據才是有意義的。
象限分析 根據不同的數據，每個比較主題分為四個象限。 通常，產品的註冊用戶由第三方渠道提供。如果可以將流量源的質量和數量劃分為四個象限，則選擇固定時間點來比較每個信道的流量成本。質量可以通過該維度的總量來保留。作為標準。對於高質量和大批量的渠道繼續保持，為優質低容量渠道擴大引進數量，低質量小批量傳遞，低質量和大批量嘗試投入策略和要求，這種象限分析使我們能夠進行比較和分析獲得非常直觀和快速的結果。
交叉分析 比較分析具有水平和垂直對比。如果您想同時要水平對比度和垂直對比度，則需要進行交叉分析。交叉分析方法是交叉檢查來自多個維度的數據並執行多角度分析。 交叉分析的主要作用是細分來自多個維度的數據，並發現最相關的維度，以探索數據更改的原因。 常見尺寸為： 分時：數據是否在不同時間段內發生變化。 子信道：來自不同流量源的數據是否發生變化。 子用戶：新註冊用戶與舊用戶之間是否存在差異，高級用戶與低級用戶之間是否存在差異。 子區域：不同地區的數據是否會發生變化？ 交叉分析是從粗到細的過程，也可以稱為細分分析。 趨勢，比較，象限和交叉點涵蓋了數據分析的最基本部分。無論是數據驗證，數據分析，發現趨勢，進行比較，繪製象限和細分，數據都可以發揮應有的作用。我希望通過以上分享，您可以幫助數據分析師更好地分析數據，更多關於數據分析工具，請關注：DataFocus除非註明，否則均為DataFocus企業大數據分析系統,讓數據分析像搜索一樣簡單原創文章，轉載必須以連結形式標明本文連結。