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随着互联网的不断发展，数据分析技术应用范围也越来越广泛，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据分析常用分析方法都有哪些类型。

1、AB测试

AB测试，简单来说，就是为同一个产品目标制定两个方案(比如两个页面一个用红色的按钮、另一个用蓝色的按钮)，让一部分用户使用A方案，另一部分用户使用B方案，然后通过日志记录用户的使用情况，并通过结构化的日志数据分析相关指标，如点击率、转化率等，从而得出那个方案更符合预期设计目标，并终将全部流量切换至符合目标的方案。

2、RFM分析

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，是流行、简单、有效的客户细分方法之一。

Recency近一次消费：用户近一次消费距离现在的时间。例如，1周前消费过的用户比1年前消费过的用户价值大。

Frequency消费频率：用户在统计周期内购买商品的次数。例如，购买频率高的用户价值比偶尔来一次的客户价值大。

Monetary消费金额：用户在统计周期内消费的总金额。例如，消费越多的用户价值越大。

3、漏斗分析/AARRR

漏斗分析模型是一套流程式分析模型，已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常欻据运营与数据分析中，可以帮助我们把握每个转化节点的效率，能够直观的发现问题所在，从而优化整个业务流程。

AARRR是一个产品的生命增长周期，描述了不同阶段的用户参与行为的深度，即：Acquisition(获取用户)、Activation(激发活跃)、Retention(提高留存)、Revenue(增加收入)、Referral(传播推荐)。它能通过层与层之间用户的转化数，即转换率，来定位问题出在哪。

4、同期群分析

同期群分析，是通过分析性质完全一样的、可对比群体随时间的变化，来分析哪些因素影响用户的留存。只用简单的个图表，就直接描述了用户在一段时间周期的留存或流失变化情况。在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。

5、对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括时间对比，空间对比，标准对比。

(1)时间对比

常用的就是同比和环比，通过时间周期的数据对比，了解目前数据水平的高低。

(2)标准对比

通过目前数据与设定的目标计划之间的对比，了解目前发展进程，完成进度等，了解差距后可以及时调整策略。例如：在图表中设置目标值、平均值、中位数等标准，与实际数据形成标准对比，分析数据情况。

(3)空间对比

在相同时间范围内与不同空间指标数据进行对比例如：各省份订单销售数据的差别对比，可以得出产品的优势地区重点突破，平衡人力物力等

6、来源分析

来源是指访问我们网站的用户是如何到达我们的网站的。要想深入分析不同渠道、不同阶段效果，可以通过SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息。维度越细，分析结果也越有价值，从而指导网站的优化，终达到提升用户转化率的目的。

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