简要描述数据分析的常用方法（简要描述数据分析的常用方法和步骤）

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众所周知，数据分析已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。数据分析，我们现在经常听到的，经常被提及，但是你真的了解数据分析意味着什么吗？数据分析到底是什么？简单来说，数据分析离不开数据，测量和记录共同促成了数据的诞生。我们来看看常用的数据分析方法。

工具/材料：

系统版本： win7系统

品牌型号：联想Thinkpad X270

如何分享数据分析：

1. 聚类分析

聚类分析是一种探索性数据分析方法。根据定义，聚类就是针对大量数据或样本，根据数据本身的特点研究一种分类方法，并根据这种分类方法对数据进行合理的分类，最终将相似的数据归为一组，即，“同类数据相似，不同物种不同。”

在用户研究中，很多问题都可以借助聚类分析来解决，比如网站信息分类问题、网页点击行为关联问题、用户分类问题等，其中用户分类是最常见的情况。

常见的聚类方法有很多，例如K-Means、谱聚类、层次聚类等。

以最常见的K-means为例，可以看到数据可以分为黄色、蓝色和绿色三个不同的簇（簇），每个簇都有自己独特的属性。

2. 保留分析

留存分析是用于分析用户参与/活动的分析模型。考察已经进行初始行为的用户在一段时间后是否仍然存在客户行为（例如登录、消费）。留存不仅是反映客户粘性的指标，也体现了产品对用户的吸引力。

根据周期不同，保留率分为三类：

首先是日留存，可以细分为以下几类：

次日留存率：（当日新增用户中，第二天仍然登录的用户数）/首日新增用户总数；

第三天留存率：（第一天新增用户中，第三天登录的用户数）/第一天新增用户总数；

第7天留存率：（首日新增用户中，第7天登录的用户数）/首日新增用户总数；

第14天留存率：（首日新增用户中，第14天登录的用户数）/首日新增用户总数；

第30天留存率：（首日新增用户中，第30天仍然登录的用户数）/首日新增用户总数。

第二种是每周保留。以周为单位的留存率是指与第一周相比，每周仍然登录的新用户数量。

第三种是月留存。以月为单位的留存率是指与第一周相比，每月仍然登录的新用户数量。

留存率是针对新用户的，结果是矩阵式的半面报告（只有一半有数据）。每个数据记录行是日期，列是不同时间段对应的保留率。通常，留存率会随着时间的推移而逐渐下降。

以下是以月留存为例生成的月度用户留存曲线：

3. 帕累托分析

帕累托法则源自经典的80/20规则——：“世界上80%的财富掌握在20%的富人手中。”在数据分析中，这句话可以理解为20%的数据产生80%的效果，需要对发现的20%的有效数据进行挖掘，使其产生更大的效果。

例如，超市在进行产品分析时，可以对每个产品的利润进行排序，找到排名前20%的产品。这些产品是能够带来更多价值的产品，可以通过组合、降价等手段进行销售，进一步激发其带来的回报。

帕累托原理一般用于产品分类，以ABC分类为代表。常见的做法是以产品SKU为维度，以对应的销量为基本衡量指标，将这些销量指标从大到小排列，计算累计销量占比。

如果百分比在70%（含）以内，则划分为A类。如果百分比在70~90%（含）范围内，则划分为B类。如果百分比在90~100%（含）以内，则划分为B类。它被归类为C类。

总结：

以上就是对数据分析常用方法的详细介绍。这些数据分析方法都有其自身的优点。总有一种方法是你喜欢的。希望对大家有所帮助。