数据分析入门-数据分析的常方法和一般步骤-优快云博客

第一版

数据分析的目的

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

数据分析的方法

关联分析

关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析目的是找到事务间的关联性，用以指导决策行为。

对比分析

对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，选择的合适，才能做出客观的评价，选择不合适，评价可能得出错误的结论。

聚类分析

聚类分析属于探索性的数据分析方法。从定义上讲，聚类就是针对大量数据或者样品，根据数据本身的特性研究分类方法，并遵循这个分类方法对数据进行合理的分类，最终将相似数据分为一组，也就是“同类相同、异类相异”。

留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

帕累托分析

帕累托分析模型，又称为80/20法则，基于帕累托原理，即在许多情况下，大约80%的结果是由20%的原因引起的。该模型通过分析数据，确定造成结果中大部分影响的关键因素，从而帮助决策者集中精力和资源解决最重要的问题。

象限分析

象限分析法又称波士顿矩阵，四象限分析法认为一般决定产品结构的基本因素有两个：即市场引力与企业实力。市场引力包括整个市场的销售量（额）增长率、竞争对手强弱及利润高低等。其中最主要的是反映市场引力的综合指标——销售增长率，这是决定企业产品结构是否合理的外在因素。

ABTest

ABtest是一种做比较的手段，在同一总体下，用不同的策略作用于两个或多个同质的样本，通过分析不同策略导致的样本数据表现出的差异，来推断或者比较不同策略的效果。本质上来说，A/B测试就是假设检验理论的一个实际应用而已。

漏斗分析

漏斗分析是一种数据分析方法，通过追踪用户行为，将用户路径拆解成一系列关键步骤，以发现转化过程中的问题并优化转化率。它可以帮助我们更好地理解用户行为和需求，从而优化产品和服务。漏斗分析的核心在于监控用户在各个层级的转化情况，降低流失，提高用户留存率。通过漏斗分析，企业可以科学地评估一种业务过程，从起点到终点，各个阶段的转化情况，帮助业务找到有问题的业务环节，并进行针对性的优化。

路径分析

路径分析,也称通径分析（有时也称结构方程模型，一般情况下如果包括测量模型和结构模型，则称为结构方程模型；如果只包括结构模型，则称为路径分析）。路径分析在于研究模型影响关系，用于对模型假设进行验证。比如下图的模型框架：希望研究工作条件，人际关系对于公司满意度的影响；同时还希望研究公司满意度和机会感知对于离职倾向的影响。路径有一共有4条（即4对影响关系），路径分析可以同时研究此4对影响关系。