1、趋势分析

最简单、最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如点击率、GMV、活跃用户数。可以看出数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而分析原因。

2、多维分解

也就是通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。举个例子，对网站维护进行数据分析，可以拆分出地区、访问来源、设备、浏览器等等维度。

3、用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行特定的优化和分析，将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。

4、漏斗分析

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。例如将漏斗图用于网站关键路径的转化率分析，不仅能显示用户的最终转化率，同时还可以展示每一节点的转化率。

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。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。

6、A/B 测试

A/B测试是为了达到一个目标，采取了两套方案，通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的好坏，需要选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

7、对比分析

分为横向对比(跟自己比)和纵向对比(跟别人比)，常见的对比应用有A/B test，A/B test的关键就是保证两组中只有一个单一变量，其他条件保持一致。

8、交叉分析

交叉分析法就是将对比分析从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析，从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。

1.基于历史的MBR分析

基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较。

MBR中有两个主要的要素，分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。

MBR的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。

2.购物篮分析

购物篮分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品， 找出相关的联想(association)规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。

购物篮分析基本运作过程包含下列三点：

选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。

经由对共同发生矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出联想规则。

克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久(呈现指数递增)，此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。

购物篮分析技术可以应用在下列问题上：针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。

3.决策树

决策树(Decision Trees)在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。

4.遗传算法

遗传算法(Genetic Algorithm)学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数(fitness function)决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 (cluster)问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。

5.聚类分析

聚类分析(Cluster Detection)这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。

1、数据分析需要大量投资

如今，似乎对每一项新技术的投入都必须通过严格的财务支出的筛选过程。“它需要多少费用?”——是IT和业务经理在提议启动项目或部署新工具时需要首先考虑的问题之一。

有些人认为数据分析本质上是一项代价高昂的工作，因此仅限于拥有大量预算或大量内部资源的企业机构。但是事实并非如此，现在市场上有很多开源工具和其他工具能够帮助展示数据分析的价值;并且基于云系统的大数据架构，也会比传统的数据仓库便宜得多。你只需要明确内部数据存储以及要解决的问题，就可以轻松的在云上使用分析来解决业务问题。

此外，数据分析通常用于实现三个结果：提高流程效率、实现收入增长和主动进行风险管理，总的来说，数据分析在任何公司的应用中都带来了巨大的成本效益。

2、你需要“大数据”才能执行分析

对于许多人来说，大数据和分析的概念是相辅相成的，企业需要在执行分析之前收集大量数据，以便生成业务洞察，改进决策制定等。

当然，大数据分析的优势也很明确，拥有这些资源的公司利用大数据存储作为促进分析工作的一部分，获得了显着的竞争优势。但是大数据却并不是分析必不可少的搭配。

分析师需要特定的数据，而不是更多的数据。要想更好地支持决策和提高绩效，企业必须更多的考虑业务用户，确定他们需要访问哪些数据，如何呈现数据，而不是关注更多的数据。95%以上的用户会寻找和他们工作相关的信息来支持他们进行决策，来提高业务表现，所以企业需要以最简单的格式向他们提供这些信息，帮助他们快速定位重要信息。

3、分析消除了人类的偏见

自动化系统执行的方式不应该存在偏见，但技术是由人类建立的，因此消除所有偏见几乎是不可能的。

有些人认为分析和机器学习消除了人类的偏见，不幸的是，这并没有实现。算法和分析使用“训练数据”进行调整，并将重现“训练数据”所具有的任何特征，在某些情况下，这会在分析过程中引入良性偏见，但也有可能带来更严重的偏见——因为“算法这么说”并不意味着答案是公平的或者有用的。

4、最好的算法意味着绝对的胜利

事实证明，有了足够的数据，有时算法无关紧要。谷歌的工程师认为，数据有着不合理有效性 ，简单的统计模型，加上极大量的数据，比包含大量特征和总结的“智能优越模型”能输出更优质的结果。

因此，在某些情况下，只需处理更大量的数据就可以获得最佳效果。

5、算法是安全的

人们固执地信任统计模型和算法，并且随着分析程序的组织构建，他们会越来越依赖复杂的模型来支持决策。这或许是因为用户并不觉得他们有能力挑战模型，因此他们必须相信构建它们的“聪明人”。

比如，在过去的50到60年里，我们反复听到“人工智能将在20年内接管人类工作”的言论，现在也还是有人反复强调这种观点。在我们可以完全信任机器学习和它们输出的结果之前，还有很多事情要做。在那之前，我们需要挑战构建算法和模型的人，让他们解释如何得到答案。这并不是说我们不能依赖于结果，而是说我们需要透明度，这样我们才可以信任和验证分析结果。