8个常⽤数据分析⽅法，轻松搞定各种业务分析
在数据分析训练营给⼤家讲解数据分析案例的时候，发现⼀些新⼿⼩⽩在做数据分析时，拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析，脑海⾥没有清晰的分析思路。
对于数据分析思路的培养是⼀个不断练习积累的过程，刚⼊⾏的⼩⽩可以先套⽤⼀些常⽤的数据分析⽅法或模型，掌握基础的分析思路。本⽂给⼤家讲解8个常见的数据分析⽅法，帮助⼤家快速上⼿数据分析，解决实际⼯作问题。
1.逻辑树分析法
逻辑树分析法就是把⼀个复杂的问题拆解成若⼲个⼩问题，像树枝⼀样展开。
逻辑树是分析问题最常使⽤的⽅法之⼀，不光是在数据分析领域，在⽇常⽣活中也是⼀个很好的解决问题的⽅法，帮助我们理清思路，避免进⾏重复和⽆关的思考。
例如，我们需要对站外推送到达率底的问题进⾏分析，可以按照逻辑树分析法将问题拆解外安卓和ios送达率低两个⼦问题，然后在继续向下拆分，严密地探索问题背后的每⼀个原因，将问题表⾯化，以因果逻辑为线索，在深度与⼴度上寻问题的原因。
2.PEST分析法
PEST分析法主要⽤在⾏业研究中。从政治（P）、经济（E）、社会（S）、技术（T）这个四个⾓度，对⾏业进⾏⽐较分析。⽐如，我们就以分析⼤数据⾏业为例，⽤PEST来分析⼀下⼤数据⾏业的前景：
3.多维度拆解法
多维度拆解法就是把复杂问题按照维度拆解成简单问题，观察数据异动，发现问题的原因。
多维度拆解法的应⽤场景主要有两个：
对单⼀指标的构成或⽐例进⾏拆解分析，⽐如让你对某个课程⽹站的访问情况进⾏分析，你可以从⽤户性别、⽤户来源渠道、⽤户地区等⼀是对单⼀指标的构成或⽐例进⾏拆解分析，
维度进⾏分析cold是什么意思中文翻译
第⼆个就是对业务流程进⾏拆解分析，
第⼆个就是对业务流程进⾏拆解分析，最常见的就是电商⽹站的⽤户转化流程分析，我们可以从渠道、地区等维度来对⽤户的注册、下单、⽀付数据进⾏拆解，进⼀步定位问题的原因。
⽐如下图，我们从渠道维度拆分⽤户注册、下单、⽀付的数据，发现百度这个渠道的注册流量很⼤，但是下单转化率却很低，这种情况我们可以适当减少百度的⼴告投放⼒度，加⼤其他渠道。
4.对⽐分析法
对⽐分析法是最基础分析⽅法之⼀，基本上⼈⼈都会⽤了，俗话说“没有对⽐没有伤害嘛”
⽐什么？怎么⽐？和谁⽐？
在使⽤对⽐分析法的过程中，我们要搞清楚三点：⽐什么？怎么⽐？和谁⽐？
⽐什么，⼀般就是拿数值进⾏对⽐，绝对值或者是⽐例值。
同样位置数据对⽐，⽐如年同⽐：今⽇vs去年今⽇。
前⼀范围中同样位置数据
当前时间范围上层时间范围的前⼀范围
怎么⽐，⼀般有同⽐和环⽐两种⽅式，同⽐是与当前时间范围
当前时间范围相邻的上⼀个时间范围
上⼀个时间范围对⽐，⽐如⽇环⽐：今天vs昨天
环⽐是与当前时间范围
和谁⽐？可以和⾃⼰⽐，也可以和⾏业或者竞品⽐。⽐如从时间维度，那去年的销售额数据和今年的相⽐，发现下滑5%，说明公司今年销售情况相⽐去年不太好，然后再和⾏业整体数据相⽐，发现⾏业整体销售下滑20%，公司销售下滑⽐例远⼩于⾏业整体销售下滑⽐例，说明今年公司的销售情况还不错。
5.假设检验分析法
假设检验分析法顾名思义就是先提出假设，然后通过证据证明假设是否成⽴，然后得出结论
两的偏旁韩国电影推荐⽐如，发现某⼀天的⽤户活跃率下降了5%，根据这个问题，我们可以从这三个⾓度提出假设，活跃率下降可能是⽤户渠道出了问题，或者产品出问题，⼜或者竞品当天搞了什么⼤型活动，对我们冲击⽐较⼤？...带着这些问题，我们去运营部、产品部、市场部查看数据，分别求证，看看是否我们的推断成⽴，如果都不成⽴，那排除以上假设后，再从其他⾓度寻原因
全国最好的化妆学校2015中国好声音>于途乔晶晶6.AARRR漏⽃分析法
AARRR模型在《增长⿊客》中提出来的，AARRR对应了产品运营中最重要的5个环节：获取⽤户、提⾼⽤户活跃度、提⾼⽤户留存率、获取
获取⽤户、提⾼⽤户活跃度、提⾼⽤户留存率、获取收⼊、⾃传播，通常会⽤在流量监控、活动营销效果监控、app运营、商品活动分析、产品转化分析上，通过分析各个环节的转化率，从⽽优化收⼊、⾃传播
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