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　　數據分析和數據處理本身是個非常大的領域，這里主要總結些我個人覺得比較基礎且實用的部分，在日常產品工作中可以發揮比較大作用。本期主要討論些數據分析的三個常用方法：



　　1、數據趨勢分析



　　趨勢分析般而言，適用于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，并不算是趨勢分析，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，較好的產出是比值。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2017年2月份與2017年1月份相比較，環比可以知道較近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了**季節差異，于是有了同比的概念，例如2017年2月份和2016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2016年1月作為基點，定基比則為2017年2月和2016年1月進行比較。



　　比如：2017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%。



　　趨勢分析另個核心目的則是對趨勢做出解釋，對于趨勢線中明顯的拐點，發生了什么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，其實很多情況下并不能說明問題，比如如果個企業盈利增長10%，我們并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%，則這是個很差的數據。



　　對比分析，就是給孤立的數據個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。



　　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。



　　比較試驗較關鍵的是A/B兩組只保持單變量，其他條件保持致。比如測試頁改版的效果，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



　　在得到些初步結論的時候，需要進步地細拆，因為在些綜合指標的使用過程中，會抹殺些關鍵的數據細節，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，高等用戶和低等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：比如搜索由搜索詞組成，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。



　　細分分析是個非常重要的手段，多問些為什么，才是得到結論的關鍵，而步步拆分，就是在不斷問為什么的過程。



　　趨勢，對比，細分，基本包含了數據分析較基礎的部分。無論是數據核實，還是數據分析，都需要不斷地找趨勢，做對比，做細分，才能得到較終**的結論。



　　大數據分析中常用的方法有哪些.中琛魔方大數據(www.zcmorefun.com)表示科學技術的更新與互聯網的飛速發展，推動著大數據時代的來臨，每天各行各業都在產生數量無法預估的數據碎片。只有在合理的時間內擷取、管理、處理、整理這些龐大的數據庫，才能幫助企業獲得自己想要的數據，從而更好地提出經營管理對策。