10种数据分析方法：大数据分析需要掌握的方法

跟随大数据发展而再次得到重视的数据分析，在大数据价值的挖掘当中，无疑是非常重要的一个环节。做大数据分析，一方面需要掌握足够的大数据技能，另一方面也需要一定的方法技巧。下面我们就为大家分享大数据分析当中常用的10种数据分析方法。


越来越多的企业开始意识到大数据的重要性，而企业当中的大数据价值的挖掘，离不开数据分析师的支持。想要做好大数据分析，掌握数据分析方法，能够更高效地处理好数据分析工作。

①指标分析

指标是数据分析当中非常常见的，包括访客数量（IP）、页面浏览量（PV）、转化率等等，数据分析当中要明确需要重点关注的指标，针对性地进行分析和优化。

②对比分析

对比分析，也是比较基础的数据分析方法，将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，常见的分析指标，包括环比、同比、定基比等等。

③比率分析

比率分析，主要是计算某个维度所占维度总量的比例，分析部分与总数比例关系的一种方法。通过比率分析，可以发现部分地区转化情况，针对性进行策略调整。

④转化分析

转化分析指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。转化分析尤其在广告投放当中非常重要，常见的分析模型就是漏斗分析，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。

⑤留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，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法。衡量留存的常见指标有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。

⑥分群分析

即用户分群是指用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。常见的包括用户画像分群、用户行为分群等等。

⑦交叉分析

交叉分析法，简单来说就是多条件分析数据，对同一数据对象，在不同的时间、空间下，有不同的数据边坡线，需要综合多个条件来分析。

⑧分布分析

分布分析，主要是指在指定的某个维度下，通过不同指标来对用户进行归类，可以找出用户分布规律，增加客户回访率，快速锁定核心客户群体。

⑨矩阵分析

矩阵分析，用数学当中的矩阵模型来表示不同因素间的关系，一般包括两个以上的数据维度，把矩阵分为四个象限，不同的象限可以对应不同的策略。

⑩关联分析

关联分析也是数据分析当中非常实用的一种分析方法，尤其针对于大数据，大量的数据集之间存在相关性，通过关联分析来实现更好地预测未来数据走势，辅助营销策略。

以上就是大数据分析当中常用的10种数据分析方法了，事实上，数据分析工作所涉及到的分析方法和技能还不止这些，当然从这些基础的开始掌握，不断提升技能，也能成长为更高级的数据分析人才。成都加米谷大数据，数据分析与挖掘，2020春季班正在招生中，课程详情可咨询客服了解。