知识点丨数据分析中5种常见的分析方法 ！

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在大数据时代，数据分析在各行各业发挥着至关重要的作用，尤其对于电商行业而言，数据分析更是其核心竞争力之一。在面对海量数据时，如何进行有效的分析是关键。在数据分析中，思维框架和实用技巧同样重要。正如中学解一元二次方程时，有多种方法可供选择，数据分析同样有许多工具和方法可以运用。

以下便是常见的五种数据分析方法，它们在不同场景下能快速解决问题并为构建数据分析模型提供帮助。分别是：公式法、对比法、象限法、二八法、漏斗法。

公式法强调通过公式层层拆解指标，以深入理解影响因素。比如，分析产品销售额下降的原因，可以分解为销售量与单价的乘积，进而进一步分析销售量的渠道分布、渠道销售量与点击用户数的关系，以及点击用户数与曝光量及点击率的关系。通过这样的层层拆解，能更细致地评估问题，提升分析的深度。

对比法则强调对不同数据的比较，通过对比得到差异和趋势。对比可以是时间维度的同比、环比，增长率或定基比的比较，也可以是与竞争对手、不同类别之间的对比，以及特征和属性的对比。对比法能帮助发现数据背后的规律，广泛应用于数据分析中，并常与其他方法结合使用。

象限法通过多种维度的划分，运用坐标方式表达数据价值，从而指导策略制定。象限法适用于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等场景。通过将数据分布到四象限中，可以直观地识别高效与低效区域，为策略制定提供依据。

二八法则，即帕累托法则，强调20%的关键因素产生了80%的效果。在数据分析中，关注这20%的关键数据，可以发现其特征，进而思考如何优化其余80%的数据。这种方法适用于任何行业，强调抓重点分析，从而提升整体效果。

漏斗法是一种流程化分析方法，常用于有变化和一定流程的场景，如新用户开发、购物转化率分析等。通过绘制漏斗图，将整个流程拆分为多个步骤，监控每个步骤的转化率，从而识别流程中的问题环节，优化流程以提高整体转化率。

以上五种方法在实际应用中具有很强的操作性，但更深层次的数据科学知识则需要进一步探索。这些方法是数据分析的基石，理解并熟练运用它们，将使数据分析工作更高效、更精准。