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上海数据分析网 2017-07-31 08:26 俗话说得好“泰山不拒细壤，故能成其高；江海不择细流，故能就其深。”清晰的思路在我们的实际工作中是非常重要的，能够让我们认真的去思考自己的岗位工作。可以让我们更高效的去完成工作任务。 一个优秀的数据分析师应该以价值为导向，放眼全局、立足业务、与人为善，用数据来驱动增长。所以清晰的思路对数据分析师尤为重要。下面是小编整理的数据分析师的常见分析思路。 九种基本思路 简单趋势 通过实时访问趋势了解产品使用情况。如总流水，总用户，总成功率，总转化率。 多维分解 根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如新老用户、支付方式、游戏维度、产品版本维度、推广渠道、来源、地区、设备品牌等等维度。 追踪思路 运营的问题，是追踪出来的，不是一次就看出来的。所有的数据都是靠积累和沉淀才能发现问题，单一的数字没有任何意义，只能称为 “数值”。 对比思路 单独看一个数据没有太多感觉，必须和另一个数据对比才更有感觉。通过对比，才能发现自己差距到底在哪，找到优化的正确方向。 用户分群 在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对；数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。 细查路径 数据分析可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。 留存分析 留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“回访”的比例。通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。 A/B 测试 A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同；然后以某种规则（例如用户体验、数据指标等）优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中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。 |
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