掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法論是培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析思維的基礎(chǔ),，俗話說(shuō)“工欲善其事，必先利其器”,，而數(shù)據(jù)分析方法論就是數(shù)據(jù)分析是最強(qiáng)大的武器之一,。這一節(jié)會(huì)圍繞數(shù)據(jù)分析常用分析方法展開(kāi)，概括性地介紹數(shù)據(jù)分析師在日常工作中較為常用的數(shù)據(jù)分析方法論,。

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三大分析思維

對(duì)比分析,，用戶分群以及相關(guān)性與因果性分析是貫穿數(shù)據(jù)分析全流程的三大分析思維。如圖1所示,，三大分析思維包含了不同的分析方法,。

圖1  三大分析思維概括

沒(méi)有對(duì)比就沒(méi)有明確的數(shù)據(jù)結(jié)論，對(duì)比分析可以衡量數(shù)據(jù)整體大小,，數(shù)據(jù)波動(dòng)以及數(shù)據(jù)變化趨勢(shì),，所以說(shuō)對(duì)比分析是得出數(shù)據(jù)結(jié)論最簡(jiǎn)單有效的方法。通常情況下，數(shù)據(jù)分析師會(huì)利用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與大盤數(shù)據(jù)或者行業(yè)金標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,，以判斷業(yè)務(wù)現(xiàn)狀,。除此之外，同比,，環(huán)比/橫比/縱比等也是較為常用的對(duì)比分析方法,。A/B測(cè)試是一類較為特殊的對(duì)比分析方法，該方法是數(shù)據(jù)分析師常用的線上試驗(yàn)的方法,，是探究變量間因果關(guān)系最行之有效的方法,。

用戶分群也是貫穿數(shù)據(jù)分析全鏈路的分析思維，根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)/消費(fèi)數(shù)據(jù)等特征對(duì)用戶分群是實(shí)現(xiàn)用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ),。用戶分群可以基于用戶歷史數(shù)據(jù),，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分箱處理形成規(guī)則類型的標(biāo)簽，從而根據(jù)標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)用戶分群,。如果企業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系做得好可以直接通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)用戶的分群,。除此之外，用戶同期群分析也是用戶分群另一種方法,，該方法是一種橫縱結(jié)合的分析方法,，在橫向上分析同期群隨著周期推移而發(fā)生的變化，在縱向上分析在生命周期相同階段的群組之間的差異,。當(dāng)然,，數(shù)據(jù)分析師也可以根據(jù)需要使用RFM模型或者K-Means等機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)用戶分群。

除了對(duì)比分析和用戶分群之外,，相關(guān)性與因果性分析也是數(shù)據(jù)分析師需要具備的第三大分析思維,。在變量關(guān)系探索的過(guò)程中，相關(guān)性分析師較為常用的分析方法,，但是變量之間存在相關(guān)性并不代表它們之間擁有因果性,，所以必要時(shí)候因果推斷也是數(shù)據(jù)分析師必會(huì)的分析方法。