1. 一文了解數據分析的方法都有哪些
常用的數據分析方法有以下幾種：
一、漏斗分析法
漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。
二、留存分析法
留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。
三、分組分析法
分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志（指標），把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。
四、矩陣分析法
矩陣分析法是指根據事物（如產品、服務等）的兩個重要屬性（指標）作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。
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2. 三大類實用的數據分析方法
一、業務分析類
杜邦分析法目前主要用於財務領域，通過財務比率的關系來分析財務狀況，其核心要點是將一個大的問題拆分為更小粒度的指標，以此了解問題出在了哪兒，從而對症下葯。
以電商行業為例，GMV(網站成交金額)是考核業績最直觀的指標，當GMV同比或環比出現下滑時候，需要找到影響GMV的因素並逐一拆解。
二、用戶分析類
TGI指數又稱目標群體指數，可反映目標群體在特定研究范圍內的強勢或弱勢。TGI指數=用戶分類中具有某一特徵的群體所佔比例/總體中具有相同特徵的群體所佔比例*100
TGI指數表徵不同特徵用戶關注問題的差異情況，其中TGI指數等於100表示平均水平，高於100，代表該類用戶對某類問題的關注程度高於整體水平。
三、產品運營類
產品運營是一個長期的過程，需要定期對產品的使用數據進行監控，通過用戶行為分析發現問題，從而確定運營的方向，同時也可以用於評估運營的效果。
產品運營的常用指標如下：
使用廣度：總用戶數，月活;
使用深度：每人每天平均瀏覽次數，平均訪問時長;
使用粘性：人均使用天數;
綜合指標：月訪問時長=月活*人均使用天數*每人每天平均瀏覽次數*平均訪問時長。
關於三大類實用的數據分析方法，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
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3. 數據分析必讀干貨：簡單而實用的3大分析方法
導讀：數據分析師需要哪些「專業技能」？如果有人建議你去學習R語言、tableau、PowerBI，那麼我建議你不如先從最基礎也是最核心的數據分析方法學起。
在一家年銷售不到10億的電商公司（行業中大部分電商企業年銷售可能都不到1個億），你只要掌握一些基礎的數據分析方法，再配合Excel表格，就足夠你完成各種數據化運營工作了。
本文主要講解日常數據分析中，最常用的三大數據分析方法 。內容雖然簡單，但是其中充滿了大量的細節方面的實用技巧。
01 對比
對比是所有數據分析方法中最基礎，也是大家耳熟能詳的一個。俗話說，無對比，不分析。說的就是對比分析法了。
在實際分析場景中，對比有不同的應用維度。比如有環比、同比、橫比、縱比、絕對值對比，相對值對比等。下面我們分別解釋一下它們的不同應用場景。
1. 絕對值對比與相對值對比
從概念上而言，絕對值包含正數、負數和零值。在電商數據分析中，一般是指正數之間的對比較多，如銷售額、退貨額等；相對值對比，則是指轉化率、完成率等這類相對數之間的對比。
2. 環比
環比是指統計周期內的數據與上期數據的比較，比如2017年6月數據與2017年5月數據的比較。
在電商數據分析中，由於每個自然月之間的銷售差額比較大，如果採用絕對指標，便很難通過對比觀察到業務的變化。
因此，一般會採用相對指標來做環比分析，如2017年6月的銷售達標率是102%，2017年5月的銷售達標率是96%；這樣便很容易知道兩個月度之間轉化率的好壞優劣了。然而，如果我們用絕對值來對比：2017年6月銷售額500萬，2017年5月銷售額300萬，這樣的對比便很難判斷究竟哪個月的銷售額完成得更好。
3. 同比
同比是指統計周期內數據與去年同期數據之間的對比，比如2017年6月銷售額是500萬，2016年6月銷售額是450萬，同比增加11.1%。
在電商分析中，同比是應用最廣泛的數據分析方法。通過同比，我們能大致判斷店鋪的運營能力在最近一年中，是保持增長還是呈下滑趨勢。
同時，也可以根據同比增長趨勢，來制訂初步的銷售計劃。如表3-4所示，假設現在店鋪流量同比下降8%（流量下降是平台趨勢），客單價保持不變的情況下，要想實現店鋪銷售業績的上升，唯有提升轉化率。
因此，我們通過表3-4的模擬推算，可以得知，當轉化率提升21%，到達0.35%時（0.35%轉化率被認為是行業的平均值），業績會提升11%。
▼表3-4 店鋪銷售計劃推算模擬表
4. 橫向對比與縱向對比
所謂橫向對比與縱向對比，是指空間與時間兩個不同的維度之間的對比。橫向對比是空間維度的對比，指同類型的不同對象在統一的標准下進行的數據對比。如「本店」與「競品」之間的對比；縱向對比是時間維度的對比，指同一對象在不同時間軸上的對比。如前面提到的「同比」「環比」都是縱向對比。
5. 份額
嚴格地說，「份額」屬於橫向對比的一種。由於在實際分析場景中它經常會被忽略，因此單獨羅列出來，加以說明。
在某些情況下，數據表格中多一個「份額」，會讓表格清晰明了許多。
如表3-5所示，假設我們要分析「某品牌天貓、京東、唯品會三大渠道」的「上衣、下衣、連衣裙和其他」在「Q1～Q4季度」的銷售趨勢和表現。常規的分析方法是，按照表1的表格結構，將各種數據有層次地展現出來。這時，所有的銷售數據在表格中可以層次分明地一覽無余。
▼表3-5 以份額處理的數據表格
但是，如表1這般的數據卻不能直觀告訴我們每個銷售類別在不同渠道和不同季度的銷售趨勢是什麼。因此，在數據分析中便需要加入表2這樣的「份額」分析表格。如此，我們便可一目瞭然地掌握每個類別在不同渠道、不同時期的銷售趨勢。因此也就達到了數據分析的目的。
很多數據分析師往往只是完成了「表1」的分析步驟，卻缺少臨門一腳，沒有把「表2」也同步呈現出來。
02 細分
細分，是一種從概念上理解非常容易，但實際應用起來卻很難的分析方法。
細分分析法，常用於為分析對象找到更深層次的問題根源。難點在於我們要理解從哪個角度進行「細分」與「深挖」才能達到分析目的。就好像高中課程中解幾何題一樣，如果找對了「解題思路」，問題就迎刃而解；如果「解題思路」錯了，勞心費力不說，問題還解決不了。
在實際應用中，細分有許多不同的方法，就如同我們在解題時，有各種不同的「解題思路」一樣。有時候，面對同一個問題，兩個不同的解題思路都可以達到解題的目的；但更多時候，只有唯一正確的解題思路才可以正確地解題。所以，在分析之前，選擇正確的『細分』方法便非常重要。
下面，我們就具體來看一下，在細分分析中，有哪些解題思路。
1. 分類分析
就是指對所有需要被分析到的數據單元，按照某種標准打上標簽，再根據標簽進行分類，然後使用匯總或者對比的方法來進行分析。
在服裝行業中，常用於做分類分析的標簽有「類目」「價格帶」「折扣帶」「年份」「季節」等。
通過從「年份」「季節」的維度來對商品庫存進行細分，我們可以輕松地知道有多少貨屬於「庫存」，有多少貨屬於「適銷品」；
通過從「折扣帶」的維度來對銷售流水進行細分，我們可以大致知道店鋪的盈利情況；
通過從「類目」的維度對銷售流水和庫存同時進行細分，我們可以知道統計周期內品類的銷售動態與庫存滿足度。
2. 人—貨—場
「人—貨—場」能夠為人提供宏觀視野的分析。其原理類似於分類分析，即將所有需要被分析到的數據單元，打上「人」「貨」「場」的標簽，然後再進行相應的數據分析與處理。
在實際應用場景中，「人—貨—場」分析法往往被靈活運用在初步診斷某一競品店鋪時。
如圖3-3所示是利用「人—貨—場」邏輯方法來分析競品店鋪的主流思路。在分析之前，先把「解題思路」用「人—貨—場」的方式羅列出來，把所有能夠想到的有用的「分支」都羅列出來，然後查漏補缺、標注重要與非重要。最後，再按此「解題思路」來進行分析。便可達到事半功倍的分析效果。
▲圖3-3 利用「人—貨—場」細分方法初步分析競品店鋪
3. 杜邦分析法
細分分析方法中，還有一種知名的分析方法，叫「杜邦分析法」。在電商數據分析中，杜邦分析也是常被使用的分析方法之一。
網路中對杜邦分析的解釋是：「杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用幾種主要財務比率之間的關系來綜合分析企業的財務狀況。具體來說，它是一種用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平，從財務角度評價企業績效的一種經典方法。」由此可見，杜邦分析主要是用於企業的財務分析之中。
但是在電商中，杜邦分析常被用於尋找銷售變化的細小因素之中。如圖3-4所示，便是根據杜邦分析原理，將所有影響到銷售額的量化指標都統計出來的一種常用分析方法。此種方法，有助於我們從細小的數據顆粒中找到影響銷售變化的元素。
▲圖3-4 銷售變化的原因分析
03 轉化
轉化分析是電商、游戲等互聯網行業的特定分析方法，在傳統行業的零售分析中並不常見。轉化分析常用於頁面跳轉分析、用戶流失分析等業務場景。
轉化分析的表現形式一般是選用漏斗模型，如圖3-5所示，便是模擬了某電商店鋪的流量轉化情況，並以漏斗圖的形式展現出來。
▲圖3-5 電商常見的流量轉化漏斗圖
這張圖模擬了從店鋪的瀏覽商品人數到加購人數，然後生成訂單、支付訂單，直到最後支付成功的漏斗示意圖。
從圖3-5的示例中，反推「轉化」分析方法，我們應該得到以下結論：
轉化分析方法的前提，是我們需要首先確定一條「轉化路徑」（如圖3-5左側的路徑所示），這條路徑就是我們的「解題方法」，是決定我們接下來的分析能否達成目標的重要因素。
當「轉化路徑」確定後，我們需要把「路徑」中的各個「節點」羅列出來，並把節點下的重要數據統計出來。
最後，根據路徑把各節點的數據用漏斗圖的形式表達出來。
同時，轉化分析還可用於店鋪微觀方面的「轉化」洞察。譬如在某一次店鋪舉行大促活動時，我們需要分析大促期間「活動二級頁」的流量轉化效果如何。此時，我們便可以參照如圖3-6所示的漏斗模型。
▲圖3-6 活動頁效果分析的漏斗圖
在以上案例中，我們將轉化路徑定義為「活動頁→詳情頁→支付頁面（下單）→支付成功（購買）」四個節點。然後統計每個頁面的流量到達數量，於是得出如圖3-6所示的漏斗圖。
通過此圖，可以清晰明確地診斷出此次活動二級頁在「下單→付款」環節轉化率僅40%，存在一定問題。在支付界面的流量跳失，很可能是價格過高所致。
本文摘編自《電商數據分析與數據化運營》，經出版方授權發布。
4. 常用的數據分析方法有哪些
常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。
5. 數據分析最為基本的三種方法
數據分析最為基本的三種方法
數據分析重要的是模型，說白點就是知道要什麼數據，了解數據走勢，懂得如何分析。在數據分析呈現後，要根據分析得出結論，結論中需要用簡單明了的語言表明出現的問題，導致問題的原因，最後就是針對問題的解決方法。
數據分析體系可分為數據整理、數據分析、數據呈現。
數據整理包含對源數據的獲取、篩選、清洗、整理和統計，數據整理是對源數據的初加工，是數據分析工作的前置。數據預處理是最為重要的，保證數據的完整性和准確性，如果前期的數據加工過程中得到的數據是錯誤，後面再怎麼分析都是不對的。
數據分析是運用數據分析的工具，根據自己的目的，對數據進行深層次的挖掘和分析，找出內在的聯系和變化；在這個階段更重要的注重對於數據的解讀，數據反映出來的規則是怎麼樣的？目前業務碰到什麼樣的問題？希望通過數據解決什麼問題。
數據呈現是對分析的結果進行呈現，大部分是通過專業圖表來展示，是數據分析報告的重要組成部分，也即是數據分析的終極形式。對很多公司來說，數據整理不是難事，難就難在業務數據如何解讀？如何呈現才能說明問題？從中能發現什麼業務問題？有沒有改善的機會？
其實，以上的業務問題，可以轉換為從三個方面去分析。首先數據整理後，需要三看：看趨勢，看分布，看對比。
看趨勢即是看目標數據的時間走向趨勢，是波動大還是較平緩？哪個階段變化較大？異常點落在哪個時間段？看趨勢的目的是把握整體的走向。可選工具有：趨勢圖、多列堆積柱形圖。
看分布目標數據段整體分布是發散的還是集中的？集中在哪個頻率段？中位數集中在哪個區間段？佔80%的數據集中在什麼數據區間段？看分布的目的就是了解業務數據是否穩定，以及數據的集中度。可選工具有：直方圖、箱線圖、正態分布、點圖、柏拉圖。
看對比更多時候，環比和同比看不出什麼問題，更不能說明問題，尤其是環比和同比結果相差不大的時候。這時候，可以與上月對比看看，穩定性如何？集中度有變化嗎？變數之間有關系嗎？相關關系是多大？可選工具有：堆積柱形圖、方差分析、相關分析、回歸分析等。
看趨勢、看分布、看對比，就是數據分析的三看。需要注意的是，數據就是數據，問題還是要通過具體的業務措施去解決，數據分析只是告訴你，出問題的地方在哪裡，要從哪些方面去改善。因此，數據分析三板斧的解讀結果，只是提供解決問題的方向，並不能代替具體的業務解決方案。
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6. 一文了解數據分析的方法都有哪些
常用的數據分析方法有以下幾種：
一、漏斗分析法
漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。
二、留存分析法
留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。
三、分組分析法
分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志（指標），把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。
四、矩陣分析法
矩陣分析法是指根據事物（如產品、服務等）的兩個重要屬性（指標）作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。
想要了解更多關於數據分析方法的問題，可以咨詢一下CDA認證中心。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。
7. 常用的數據分析方法有哪些
1. 描述型分析：發生了什麼?
這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。
例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。
2. 診斷型分析：為什麼會發生?
描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。
良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。
3. 預測型分析：可能發生什麼?
預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。
預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。
4. 指令型分析：需要做什麼?
數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。
8. 分享!三大類實用的數據分析方法
一、業務分析類
杜邦分析法目前主要用於財務領域，通過財務比率的關系來分析財務狀況，其核心要點是將一個大的問題拆分為更小粒度的指標，以此了解問題出在了哪兒，從而對症下葯。
以電商行業為例，GMV(網站成交金額)是考核業績最直觀的指標，當GMV同比或環比出現下滑時候，需要找到影響GMV的因素並逐一拆解。
二、用戶分析類
TGI指數又稱目標群體指數，可反映目標群體在特定研究范圍內的強勢或弱勢。TGI指數=用戶分類中具有某一特徵的群體所佔比例/總體中具有相同特徵的群體所佔比例*100
TGI指數表徵不同特徵用戶關注問題的差異情況，其中TGI指數等於100表示平均水平，高於100，代表該類用戶對某類問題的關注程度高於整體水平。
三、產品運營類
產品運營是一個長期的過程，需要定期對產品的使用數據進行監控，通過用戶行為分析發現問題，從而確定運營的方向，同時也可以用於評估運營的效果。
產品運營的常用指標如下：
使用廣度：總用戶數，月活;
使用深度：每人每天平均瀏覽次數，平均訪問時長;
使用粘性：人均使用天數;
綜合指標：月訪問時長=月活*人均使用天數*每人每天平均瀏覽次數*平均訪問時長。
關於大數據主要分析的數據類型是什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
9. 常用的數據分析方法有哪些
①對比分析法通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。常見的對比有橫向對比和縱向對比。
②分組分析法
分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算;而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。
③預測分析法
預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額;另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。
④漏斗分析法
漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。
⑤AB測試分析法
AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。
10. 數據分析的基本方法有哪些
數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。