Ⅰ 数据分析师常用的数据分析思路
01 细分分析
细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。
细分分析法可以大致分为两类，一类是逐步分析，如：来北京市的访客可分为朝阳和海淀等区;另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
02 对比分析
对比分析主要是把两个有关联的数据指标进行相互比较，从数量上说明和展现研究对象的规模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相对值，然后通过在一样的维度下的指标数据对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
03 漏斗分析
转化漏斗分析是数据分析师进行业务分析的基本模型，我们最经常见的就是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。
04 同期群分析
同期群(cohort)分析在数据分析运营领域相当重要，尤其是互联网运营，特别需要仔细观察留存的情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。
05 聚类分析
聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。
用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法;页面聚类则主要是相似，相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道，关键词等。
06 AB测试
增长黑客的一个主要思想之一，是千万不要做一个大又全的东西，相反是需要不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢?主要方法就是AB测试。
07 埋点分析
只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。
通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。
08 来源分析
流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。
传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。
09 用户分析
众所周知，用户分析是互联网运营的核心环节，通常用到的分析方法有：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标。
10 表单分析
表单分析中的填写表单，这个环节是每个平台与用户交互的必有环节，一份完美的表单设计，对客户转化率的提升有至关重要的作用。
用户进入表单页面，这时候就已经产生了微漏斗，从进入的总共的人数到最后完成，并且成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。
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Ⅱ 数据分析思路都有哪些
1、趋势分析最简单、最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如点击率、GMV、活跃用户数。可以看出数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而分析原因。
2、多维分解
也就是通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。举个例子，对网站维护进行数据分析，可以拆分出地区、访问来源、设备、浏览器等等维度。
3、用户分群
针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行特定的优化和分析，将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。
4、漏斗分析
按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。例如将漏斗图用于网站关键路径的转化率分析，不仅能显示用户的最终转化率，同时还可以展示每一节点的转化率。
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。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。
6、A/B 测试
A/B测试是为了达到一个目标，采取了两套方案，通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的好坏，需要选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。
7、对比分析
分为横向对比(跟自己比)和纵向对比(跟别人比)，常见的对比应用有A/B test，A/B test的关键就是保证两组中只有一个单一变量，其他条件保持一致。
8、交叉分析
交叉分析法就是将对比分析从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析，从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。