常用的5种数据分析方法

对比分析是指通过对比指标来反映事物数量的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

横向比较是指不同事物在固定时间的比较。比如不同级别的用户同时购买商品的价格比较，不同商品在同一时间的销量和利润率的比较。

纵向比较是指同一事物在时间维度上的变化，如环比、同比和定基比，即本月销售额与上月销售额的比较，今年1月销售额与上年1月销售额的比较，今年每月销售额与上年平均销售额的比较等。

通过对比分析，可以有效地判断和评价数据的大小、水平高低和速度快慢等作出有效的判断和评价。

分组分析是指根据数据的性质、特征和一定的指标，将数据整体分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析方法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表事物的性质和特征，如姓名、性别、文化程度等。这些指标无法计算；而数据指标代表的数据可以计算，比如人的年龄，工资收入等等。一般采用分组分析法与对比分析法相结合。

预测分析法主要基于当前数据来判断和预测未来的数据变化趋势。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，比如根据以往的销售业绩预测未来三个月的销售额；另一种是回归预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，比如根据用户的网页浏览行为预测用户可能购买的商品。

漏斗分析法又称流程分析法，其主要目的是专注于某一事件在重要环节的转化率，广泛应用于互联网行业。比如对于信用卡申请流程，用户从浏览卡片信息到填写信用卡信息、提交申请、银行审核与批卡，最后用户激活使用信用卡，中间有很多重要环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成漏斗。使用漏斗分析法，业务方可以关注各个环节的转化率，进行监控和管理。当某个环节的转化率异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当措施提高业务指标。

实际上，AB测试分析法是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并根据样本指标值进行分析。比如对于某个App的同一个功能，设计了不同的风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给用户，最后根据用户在页面上的浏览转化率来评价不同风格的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

此外，为了做好数据分析，读者还需要掌握一定的数学基础，如基本统计量的概念(平均值、方差、众数、中位数等)。)，分散性和变异性的测量指标(极差、四分位数、四分位距、百分位数等)，数据分布(几何分布、二项分布等)，以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容。通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。