数据分析方法
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发布时间：2022-04-19 12:18
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时间：2022-04-20 02:58
常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。
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时间：2022-04-20 04:16
1、对比分析法
对比分析法常用的基础分析方法，虽然方法特别简单，但几乎所有的分析报告中，都会采取对比分析方法。比如去年同期相比、上个月环比、目标和实际达成相比、各个部门和业务线相比、行业内竞品比较、营销效果对比，等等。这里需要注意的是我们不管是横向比较还是纵向比较，比较的双方一定要有可比性，并且在同一个维度、粒度上去比较，要不是毫无意义的。
2、5W2H分析法
这个方法主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究。
3、SWOT
明确资源优势(Strengths)、竞争劣势(Weaknesses)、外部环境变化带来的机会（Opportunities）和威胁（Threats）等，将这些因素有机结合起来，以此确定企业经营战略。
4、PEST
从*（Politics）、经济（Economics）、社会（Society）、技术（Technology）4个视角分析外部环境。
5、杜邦分析法
杜邦分析法是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。
那么就能看出来，你要想成为真正的数据分析师，下一步该补充的知识就是分析方法以及数据分析思维，但是这两部分如果自学的话可能有点难达到入行的需求，尤其是数据分析思维，这个一定是要结合业务来理解，在项目中实操才能学到核心点。
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时间：2022-04-20 05:51
研究与分析是指地质单位或矿产企业内部，对地质资料统计数据进行分析与研究，从而得出结论并指导地质资料管理和利用的一项工作。
(一)对比分析
资料馆对下属资料室就去年与今年的数据对比，资料室之间的数据对比，通过对比进行考核评奖，就能促进管理上台阶。如某地质队在年底应交的归档资料与实际已上交归档的资料进行对比，用来考核该单位全面工作完成情况的一部分。通过对比，看上交率、差错率、及时性等，通过对比还能针对缺陷修补不足，从而改善我们的工作。
本年度地质资料上交率统计表
下图是某大型矿业公司将下级馆上交资料分为：国家项目、科技部项目、资源部项目和公司项目，可以从中看出，国家项目资料上交率滞后，只有70%上交率，公司项目资料上交最好，上交率为100%。分析后得出结论，需要加强国家项目、部级项目地质资料摧交力度。
地质资料的利用与管理
下图是某公司就华东、华西、华南、华北四资料馆上交地质资料上交率示意图：
地质资料的利用与管理
从上图可看出，需要加大华南等馆地质资料摧交力度。
还可以对本年度与上年度数字的变量对比分析，看看是进步了不是退步了，进行多年度、多个下属单位对比，看出不同单位上交地质资料的差异性，通过柱体图或曲线图显示出波动规律，用于资料工作考核与工作部署。
对每年资料进库量、出库量进行分析，计算出年平均入库资料增长长度，与密集架空余长度对比分析，可以看出库房的够存多少年的剩余容量，以便决策：是否对库房扩容和申请扩容资金。
(二)因果分析
一组数据反映的是地质资料某一侧面的现象，而综合数据包含有许多侧面特征，它们是相互制约和依存的。分析这组数据背后的各种因素能找出问题原因所在。
对资料上交率不高进行分析时，发现每年的实际上交量并没减少，上交率下降主要原因是近几年的应上交资料量快速增长，而就上交资料量快速增长的原因是矿产勘探开发工作量大幅增加的因素，所以解决问题关键在于“增加资料管理人力资源投入”或“提高现有人员的工作效率”。同样，还可对归档资料差错率高的地质队进行原因分析，以便针对性地解决问题。
通过数字背后制约因素分析，也可查出诸如资料室老资料人员退休、调动、生病原因，便于针对性地有效解决问题。采取如增加《地质资料编制规则》培训而提高工作效率、减少资料人员变动、保持资料管理队伍稳定、提高资料人员健康水平等措施。
(三)专题分析
资料利用热点专题分析、个人利用偏好分析、点击率高低分析，这些专题分析可以用于指导组织资源，贴近服务；可以优先安排热点老资料数字化，想为地质科研、矿山生产之所想，急为利用群体之所急，尽量为地质单位和矿产企业提供及时的、高质量的资料利用服务，组织人力针对性地开展资料汇编立项等。
下页图是资料利用情况，其中以单井资料利用率最高。还可以将单井资料利用情况进一步分解为：录井资料、化验分析资料、测井资料、井斜数据等。如果井斜数据是单井资料中利用率最高的，则可组织“井斜数据汇编”项目，以方便利用。
地质资料的利用与管理
地质资料管理的落脚点是为地质科研和矿产企业生产提供服务，专题统计与分析能紧贴实际需要，指导阶段性的地质资料管理工作重点。对资料员工队伍的专题分析，可以有不同年龄段的分析，分析出资料队伍年龄老化程度和老化原因，对男女比例数据统计，地质资料管理工作女性比例可以大些，但不能失调，有的资料室纯女性，可以配少量“纯爷们”，“男女搭配干活不累”是调节员工们工作情绪的一种方法，况且有些岗位还是由男性员工来承担比较合适。也可对资料管理队伍文化程度和知识结构进行分析，找出结构性原因并针对性提出弥补措施，对员工的工资或收入进行统计，并与相关技术人员进行对比分析，提出解决方案。
(四)系统分析
系统分析是地质资料统计数据比较全面的、系统的分析。资料管理工作涉及的面很广。人力资源安排、设备设施投入、专业知识的培训、利用服务工作的重点、信息与网络建设、资料资源的扩充、安全应急预案的编写与保密措施落实、编纂研究工作立项等，既包罗万象和需要统筹兼顾，又需抓住重点。通过统计分析安排好工作使之既井井有条，又能持续推进发展。
通过对统计数据进行系统分析，可以分析出队伍不稳定是收入还是职称问题、是人员多还是少的原因；可以分析出上交不及时是哪些单位欠交，什么原因欠交；差错率高的是哪些单位，导致差错率高的问题是检查环节还是编制规则执行环节；资料利用率低是利用不方便还是利用人员不熟悉、不了解我们的馆藏资料。*密是在哪些环节上的失控，是资料管理部门还是研究技术人员管理上出了问题。安全上出了问题，是员工安全意识上的问题还是设施不到位或检查措施缺失等。数据统计是表象，通过对数据的“解释”和分析，才能发现问题和缺陷，发现了问题和缺陷才能围绕问题和缺陷提出解决措施，能自己解决的通过修改制度或改进工作方法去解决，自己不能解决的，有统计数据做基础，经过对数据的分析，通过会议或文件渠道向主管上级汇报，去争取上级的资金、人才或其他方面的支持与指导，达到解决问题的目的。
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时间：2022-04-20 07:59
一、漏斗分析法
漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。
例如：Data Analytics为网站制作的“促销活动分析”
比如，对一些电商产品来说，最终目的是让用户下单并支付，但转化率取决于整个流程。这时，我们就可以通过漏斗模型一步一步地进行监测。如下图所示，我们可以监控用户在流程中各个层级上的行为路径，寻找每个层级的可优化点。对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间，最终提升整体转化率。
漏斗模型除了在电商中应用的比较多以外，在落地页、H5等也应用的比较多。我们可以反复优化落地页当中的图片、文案、布局，进一步的提高整体转化率。
二、留存分析法
留存分析法是一种用来分析用户参与情况和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。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。
这里需要注意的是，在做留存分析之前，我们首先需要了解用户留存的特点：
比如，我们可以通过观察不同时间段用户留存的情况，通过对比各个渠道、活动、关键行为的用户后续留存变化，发现提升用户留存率的影响因素，例如观察领取过优惠券的用户留存率是否比没有领取优惠券的用户留存率更高。
除此以外，还可以针对流失高/留存高的用户群组进行一对一的用户行为分析，统计留存/流失用户的行为特征，特别是针对流失用户，通过流失用户的行为分析总结流失原因，从而提升留存率。具体步骤如下图所示：
三、分组分析法
分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。
分组的目的就是为了便于对比，把总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象合并在一起，保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的差异性，以便进一步运用各种数据分析方法来揭示内在的数量关系，因此分组法必须与对比法结合运用。
如图所示，分组分析在日常工作中应用的比较多的是用户分层与分群，比如在发优惠券的时候，可以通过红包，满减，限时券还有积分券等方式。我们可以针对不同的用户发送不同的优惠券以达到精细化运营的效果。那么当我们在做数据分析时，也可以从结果将用户进行分层来进行判断，这时同样也可以得到优化和改进业务的建议。
说了完用户分层，接下来我们说说用户分群。用户分群和用户分层其实是相关联的，用户分群是对用户分层的补充，当用户差异性较大，层级上不能再做用户细分时，可以考虑将同一个分层内的群体继续切分，满足更高的精细化运营需要。
例如：Data Analytics制作的“客户RFM群体分析”
RFM模型是客户管理中的一个经典方法，它用以衡量消费用户的价值和创利能力，是一个典型的用户分群。它依托收费的三个核心指标：最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）。
消费金额Monetary：衡量用户对企业利润的贡献，消费金额越高的用户，价值也就越高。
消费频率Frequency：衡量用户的忠诚度，是用户在限定的期间内购买的次数，最常购买的用户，忠诚度也越高。
最近一次消费时间Recency：衡量用户的流失，消费时间越接近当前的用户，越容易维系与其的关系。1年前消费的用户价值肯定不如一个月才消费的用户。
四、矩阵分析法
矩阵分析法是指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。
矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时，可以为决策者提供重要参考依据——先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，这样有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中，最终有利于决策者进行资源优化配置。
比如在电商行业，我们可以使用浏览量和加购数这两个维度来进行矩阵分析，如图所示，左上角的是浏览量低的，然后加购次数多的，这说明产品其实是有很大潜力的，这时需要将这部分产品放在更好的位置让给用户进行浏览；右下角的浏览量高，但加购数低的，说明这个时候他的资源位置是好的，但是用户对这部分的产品并不感兴趣的，我们就需要对其进行相应的位置调整。
五、关联分析法
关联分析法是一种简单、实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。
关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。
可从数据库中关联分析出形如"由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生"之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的“啤酒和尿布”的货架摆放或*销售可提高超市的服务质量和效益。
六、指标分析法
在实际工作中，当拿到一些可视化数据图表或者是Excel表格时，我们可以直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等，下面我们分别来介绍：
1.平均数
平均数、也叫平均分析法，是指运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平的分析方法。平均分析法常用指标有算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数等，其中最为常见的是算术平均数，也就是日常所说的平均数或平均值。
平均数指标可用于对比同类现象在不同地区、不同行业、不同单位等之间的差异程度，比用总量指标对比更具说服力。除此以外，利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，也更能说明其发现趋势和规律。
比如，汽车行业的自媒体如果想要分析数据，可从两个方面来分析：①外部：行业内整体公众号的平均打开率是多少，我们距离行业平均水平相差多少，该如何去做一些优化；②内部：针对每个月都在尝试的各种选题和内容运营策略，可以分析本月比上月平均打开率又增加了多少，这个月的选题是否有一些爆款，爆款文章平均打开率是多少，标题有什么特点等等。
2.众数、中位数
众数也就是数据中的一种代表数，它反应的是数据的一种集中程度。比如说最佳，最受欢迎，最满意都与众数有关。众数本质上来说，反映的是数据中发生频率最高的一些数据指标，在做数据分析时，我们可以对这些数据指标提取一些共性的特点，然后进行提炼和总结，然后得出一些改进的意见。
中位数主要是反映的是一组数据的集中趋势，像我们比较常见的正态分布，比如说我们想去统计某市的人均收入，其实，大部分的人均收入都是在一定范围之内的，只有少部分是处于最低的和最高的，其实这是中位数带来的意义。
在做数据分析时，如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。
3.最大（小）值
最大（小）值在平时做数据分析工作时比较常见，只是我们没有特别去注意。最值是作为典型代表和异常值进行分析的，比如说销售团队里的销售冠军，电商爆款商品等，如图所示，我们可以将销售额最大的几款商品提出来，然后我们去总结共性，找到原因，然后复制到其他的商品，最终提高平均转化率。
七、对比分析法
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。它可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少？对比分析法可分为静态比较和动态比较两类。
静态比较：在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较，简称横比；
动态比较：在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。
这两种方法既可单独使用，也可结合使用。
进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数表示，如百分数、倍数等指标。
在使用对比分析法时，需要先注意以下几个方面：①指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致，即要用同一种单位或标准去衡量；②对比的对象要有可比性；③对比的指标类型必须一致。无论绝对数指标、相对数指标、平均数指标，还是其他不同类型的指标，在进行对比时，双方必须统一。
1.时间维度对比
同一指标在不同时间维度下的对比，如同比、环比、定基比等。同比就是与去年的同一个时间段进行对比分析，可以是季、月、周、天；环比就是和上一个时间段来对比（也有和下一个时间段对比的，也叫后比），例如本月和上月，本周和上周对比；定基比是和某个指定的时期进行对比分析，比如2013年每个月都和2013年1月的销售额进行对比取值。
如图为各月销售额对比，时间范围一致（均为月汇总）、指标一致、指标含义一致、其表现的为整个企业信息，总体性质可比。
2.空间对比
就是不同空间数据的对比，比如华北区和华南区对比，北京和上海，上海古北店和成都春熙路店进行对比。相似空间的对比对象必须是形态上比较接近，先进空间则是和同一种形态中的优秀空间进行对比，与扩大空间的对比，比如北京和全国的数据对比，北京王府井店和全北京的数据对比，和竞争对手的对比也在此列。
如图为2018年全年各销售小组销售额对比，其对比的时间范围一致、指标一致、指标含义一致、维度为各个销售小组，具有相同性质。
3.计划对比
和计划标准的对比是销售追踪中非常重要的一环，所有的绩效考核都是计划标准，例如销售实际达成金额与销售计划达成金额对比，看销售是否完成当初指定的计划，如果没有完成，原因在哪里。
4.与经验值或理论值对比
其中的经验标准是在大量的实践过程中总结出来的值，而理论标准则是根据理论推断出来的值，平均值则是某一空间或时间的平均值。如，一单一品率：所有销售小票中只有一个商品的小票数量占比。参考值为小于40%，如果数据超过了40%，则需要考虑如何调整策略，帮助客户做关联购买。而参考值小于40%，就是一个理论值。
以上就是7种常见的数据分析方法，在不同领域的工作中，它们通常都是以不同的形式展现出来的，我们需要在拥有数据面前，清晰知道应用哪一个或几个方法来分析实际问题最为有效，结合场景灵活运用，没有最好的分析方法只有最适合的。
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时间：2022-04-20 10:24
1、指标分析
指标可以理解为用来描述事物数量。比如我们最为常见的指标：页面浏览量(PV)，也就是描述页面被浏览的次数；再比如转化率，也就是描述目标被转化的次数。用一句话来将其分类就是：谁，干了什么，结果怎样。下图分别对应产品、运营、市场的常见指标。
明确重点关注的指标后，才能更好地做针对性的优化和改进，为产品运营的决策提供指导。
2、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。
例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过对比，可以分析业务增长水平，速度等信息。
3、比率分析
指通过计算某个维度所占维度总量的比例，分析部分与总数比例关系的一种方法。
公式：比率=某维度数值 / 总量 X 100%
举个例子，下图是一套营销数据，从中通过计算，我们可以清楚地了解到每个地区：
每个地区花了多少钱？每个地区转化是多少？
以北京地区为例，它的转化低于消费，说明整体转化并不好，那我们就需要思考：转化不好是哪出了问题？目前北京的消费比例符合我的目前推广策略吗？
而辽宁地区，转化高于消费，证明该地区转化很好，那我们就需要思考：该地区需要加钱吗？
通过对各个指标的占比进行分析，我们可以清楚地了解到每个地区的情况。这便是比率分析法。该方法较为适合多产品、多地区推广。
4、转化分析
转化分析指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。
计算公式为：转化率=(转化次数/点击量)×100%
例如：10名用户看到某个搜索推广的结果，其中5名用户点击了某一推广结果并被跳转到目标URL上，之后，其中2名用户有了后续转化的行为。那么，这条推广结果的转化率就是(2/5)×100%=40%。
常用的转化分析模型是漏斗分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况。漏斗分析模型已经广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析的流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析的工作中。
漏斗分析要注意的两个要点：
● 不但要看总体的转化率，还要关注转化过程每一步的转化率；
● 漏斗分析也需要进行*度拆解，拆解之后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。
举个例子，某企业的注册流程采用邮箱方式，注册转化率一直很低，才27%；通过漏斗分析发现，主要流失在【提交验证码】的环节。
经过了解发现，邮箱验证非常容易出现注册邮箱收不到邮件的情况，原因包括邮件代理商被屏蔽、邮件含有敏感字被归入垃圾邮箱、邮件送达时间过长等等。既然这么多不可控因素影响注册转化率，那就换一种验证方式。换成短信验证后，总体转化率提升到了43%，这是非常大的一个增长。
5、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。
衡量留存的常见指标有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。我们可以从两个方面去分析留存，一个是新用户的留存率，另一个是产品功能的留存。
比如电商行业里，某司开展了一次运营活动，比如春节的抢红包活动，那么在节后，我们需要知道在过年期间，有多少用户在这段时间内通过抢红包的活动，延长了使用该产品的时间？是否提高了日活？有多少沉睡用户被唤醒了等；
一个精准的留存分析功能能够评判出产品对用户的价值高低，到底这个产品有没有能力留住用户。我们最理想的是说让用户的生命周期（使用产品的）跟随产品的生命周期保持一致，这样产品才能良性健康发展下去。
6、分群分析
即用户分群是指用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。
在日常的数据工作中，经常会有这样的需求：想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数，访问时长等），还希望知道具体是哪些人符合这些条件。然后查看这些人的数据导出用户名单，针对性的发送tips消息。有时还想进一步查看某些人在使用某功能上的具体操作行为。用户分群，就是用来满足这类需求的工具方法，它能帮助我们对差异较大的群体分别进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。
常见的用户分群主要有两种分法：
● 户画像分群，如年龄、性别、地域、用户偏好等，画像建设的焦点是为用户群打“标签”，一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，最后将用户分群的标签综合，即可勾勒出该用户群的立体“画像”。画像分群让我们真正了解了用户的某些特征，对业务推广帮助很大。
● 用户行为分群，根据用户的注册渠道和活跃习惯，制定不同的营销推广策略，有针对性地进行优化。
7、交叉分析
交叉分析法又称立体分析法，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。当我们需要找到变量之间的关系，从而发现数据特征、找到异常数据时会用到它。
简单来说交叉分析，就是多条件分析数据。对数据对象，在不同的时间、空间下，会有不同的数据展现，我们想要理清楚一个对象的具体情况，不能仅仅只考虑一个条件，而是要综合多个条件进行分析。
例如，分析商品在不同城市的市场容量时，将商品销量作为横向变量，城市作为纵向变量，两者组合建立交叉表，从而确定不同城市的商品市场规模。然而在实际案例中，数据项目往往有多项，此时分析者同样可以使用交叉分析的思路来厘清数据间的关系。
8、分布分析
分布分析是在特定维度下针对不同指标来对用户进行归类展现。它可以展现出用户对产品的依赖程度。
分布分析主要作用：
（1）找到用户分布规律
对同一指标下有关数据的统计和分析，挖掘用户使用产品的规律，进一步修正和制定产品策略。
（2）增加客户回访率
分布分析从多角度分析帮助公司判断用户对产品的依赖程度。
（3）快速识别核心用户群体
核心用户群体是对公司贡献最大的用户群体，是公司最大的利润来源。分布分析通过不同的维度筛选出核心用户群体，做好资源配置，以最小的成本实现公司利润最大化。
应用场景：
（1）用户在一个月内的购买产品的支付次数分布。
（2）按照省份查看用户在一个月内的购买产品的支付次数分布。
（3）用户在一个月内实际支付订单金额总和分布。
比如我们想知道用户在每个月内的支付订单次数是怎样的，那么这里的维度就是月份，指标就是支付订单次数。
这里显示的就是按照月份来看用户的支付订单次数的情况，我们也可以将维度进行更换，比如按照省份，也可以按照节日等来进行查看
同理，指标也可以换，比如是登录次数，或者是使用时长等。
9、矩阵分析
矩阵分析利用数学上矩阵的形式表示因素间的相互关系，从中探索问题所在并得出解决问题的设想。它是进行多元思考，分析问题的方法。矩阵图可以让数据分析变得简单。
矩阵图是由两个或多个数据维度组成。两个维度就可以确定一个点的相对位置。横轴和纵轴的两个维度可以把矩阵分成四个象限，每个象限可以针对不同的策略，所以可以根据点的相对位置所在的象限直接得出决策。灵活是因为矩阵图的维度没有固定的维度，不同的两种维度的组合可以分出不同的象限，不同的象限可以对应不同的决策。
当我们进行顾客调查、产品设计或者其他各种方案选择，做决策的时候，往往需要确定对几种因素加以考虑，然后，针对这些因素要权衡其重要性，加以排队，得出加权系数。譬如，我们在做产品设计之前，向顾客调查对产品的要求。具体如下:
（1）市场调查数据分析。当我们进行顾客调查、产品设计开发或者其他各种方案选择时，往往需要考虑多种影响因素，并确定各因素的重要性和优先考虑次序。矩阵数据分析法可以帮助我们通过对市场调查数据分析计算，判断出顾客对产品的要求、产品设计开发的关键影响因素，最适宜的方案等。
（2）多因素分析。在某工序影响因素复杂且各因素间存在可量化的关系时，可以进行较准确的分析。
（3）复杂质量评价。通过对影响质量的大量数据进行分析，确定哪些因素是质量特性。
10、关联分析
关联分析是一种简单、实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。
可从数据库中关联分析出形如"由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生"之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的“啤酒和尿布”的货架摆放或*销售可提高超市的服务质量和效益。
以上就是10种常见的数据分析方法，在日常的数据工作中需要结合实际场景灵活运用，没有最好的分析方法只有最适合的
