眾所周知，數據分析已然成為我們生活和工作中必不可缺的一部分。我們常常在當下聽到的數據分析被頻繁的提及，但是你真的了解數據分析的意思嗎?究竟什么是數據分析呢?簡單來講，數據分析離不開數據，計量和記錄一起促成了數據的誕生。下面我們一起來看看數據分析的常用方法。

工具/原料：

系統版本：win7系統

品牌型號：聯想Thinkpad X270

分享數據分析的方法：

一、聚類分析

聚類分析屬于探索性的數據分析方法。從定義上講，聚類就是針對大量數據或者樣品，根據數據本身的特性研究分類方法，并遵循這個分類方法對數據進行合理的分類，最終將相似數據分為一組，也就是“同類相同、異類相異”。

在用戶研究中，很多問題可以借助聚類分析來解決，比如，網站的信息分類問題、網頁的點擊行為關聯性問題以及用戶分類問題等等。其中，用戶分類是最常見的情況。

常見的聚類方法有不少，比如K均值(K-Means)，譜聚類(Spectral Clustering)，層次聚類(Hierarchical Clustering)。

以最為常見的K-means為例，可以看到，數據可以被分到黃藍綠三個不同的簇(cluster)中，每個簇有其特有的性質。

二、留存分析

留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考查看進行初始行為后的用戶中， 經過一段時間后仍然存在客戶行為(如登錄、消費)。留存不僅是個可以反映客戶粘性的指標，更多地反映產品對用戶的吸引力。

按照不同周期，留存率分為三類：

第一種是日留存，日留存又可以細分為以下幾種：

次日留存率：(當天新增的用戶中，第2天還登錄的用戶數)/第一天新增總用戶數;

第3日留存率：(第一天新增用戶中，第3天還有登錄的用戶數)/第一天新增總用戶數;

第7日留存率：(第一天新增用戶中，第7天還有登錄的用戶數)/第一天新增總用戶數;

第14日留存率：(第一天新增用戶中，第14天還有登錄的用戶數)/第一天新增總用戶數;

第30日留存率：(第一天新增用戶中，第30天還有登錄的用戶數)/第一天新增總用戶數。

第二種是周留存，以周度為單位的留存率，指的是每個周相對于第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數。

第三種是月留存，以月度為單位的留存率，指的是每個月相對于第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數。

留存率是針對新用戶的，其結果是一個矩陣式半面報告(只有一半有數據)，每個數據記錄行是日期、列為對應的不同時間周期下的留存率。正常情況下，留存率會隨著時間周期的推移而逐漸降低。

下面以月留存為例生成的月用戶留存曲線：

三、帕累托分析

帕累托法則，源于經典的二八法則——“世界上80%的財富掌握在20%的富人手里”。而在數據分析中，這句話可以理解為20%的數據產生了80%的效果，需要圍繞找到的20%有效數據進行挖掘，使之產生更大的效果。

比如一個商超進行產品分析的時候，就可以對每個商品的利潤進行排序，找到前20%的產品，那這些產品就是能夠帶來較多價值的商品，可以再通過組合銷售、降價銷售等手段，進一步激發其帶來的收益回報。

帕累托法則一般會用在產品分類上，此時就表現為ABC分類。常見的做法是將產品SKU作為維度，并將對應銷售額作為基礎度量指標，將這些銷售額指標從大到小排列，并計算累計銷售額占比。

百分比在 70%(含)以內，劃分為 A 類。百分比在 70~90%(含)以內，劃分為 B 類。百分比在 90~100%(含)以內，劃分為 C 類。

總結：

以上就是數據分析的常用方法的詳細介紹了，這幾種數據分析的方法各有各的優勢，總有你喜歡的一個方法吧，希望能夠幫助到大家。

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