数据分析师最常用的三大数据分析法，助你搭建数据分析体系

作为一个数据分析师，最重要的就是先建立起自己的数据分析体系，这个体系可以由很多的数据方法搭建而成，今天我们就来了解一下简单实用的三大数据分析方法，分别是：

• 对比分析
• 细分分析
• 转化分析

这三大分析方法同样适用于互联网行业及传统行业。下面我们一一来进行解释。

对比分析

首先是绝对值和相对值的对比，主要是它反映的是一个某段时间状态，他可以反应一段时间内工作的成果。那么要衡量这个成果的具体大小，就需要借助环比和同比分析，通过同比和环比的分析，可以了解同期活动效果之间的差异，也可以了解上一个时期与这个时期的差别。

其次还可以通过横向对比和纵向对比来分析，横向对比的一个例子是在空间维度，即同种类型的不同对象，比如电商当中，我们经常把客户分为新客和老客，不同客户之间可能会有相同的指标，例如营业额、客单价等等。还有可能是不同时期、不同渠道之间的份额差异，通过这些，可以分析渠道之间的变化趋势。

细分分析

细分分当中的第一点是分类分析，本质上还是化整为零，通过拆解不同的模块进行单独的分析，比如说我们可以划分产品的类目、价格带、折扣带、年份等等，经过这样划分之后，什么时候需要主打什么样的产品，就会又一个清晰的概念。

人-货-场分析主要用于竞品分析或者是竞店分析，从客户、商品、场景三个维度出发，分析自己的客户和竞品的客户之间到底有什么差别，找到差异点之后才能对竞品进行精准打击，把对方的客户转化为自己的客户。

还有一种最常用的细分分析法——杜邦分析法，有时候也叫逻辑树分析法，顾名思义，就是把一个大的指标进行拆解，逐步拆解到一个最细小的因素，这也是数据分析应用到精准营销的案例。例如，我们要分析这个月的销售额为什么会大幅下降，销售额 = UV * 转化率 * 客单价，UV我们又可以细分为免费和付费，转化率可以分析加购转化率、支付转化率，客单价又可以分为件单价、连带率等等。

转化分析

转化分析的最常用的工具是漏斗模型，就是客户从浏览、收藏、加购、支付、复购等等一系列的操作转化，任何一个阶段转化率的变化就会引起结果的很大变化，而建立转化路径分析之后，就会很方便从结果推倒原因，从而进行针对性的优化。

以上就是对比分析、细分分析、转化分析的具体应用场景，希望给你带来帮助。