一、对比法

对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。

我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。

比如用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。

二、象限法

通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。

三、二八法/帕累托分析

二八法也可以叫帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。

一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。

常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。

百分比在 70%(含)以内，划分为 A 类。

百分比在 70~90%(含)以内，划分为 B 类。

百分比在 90~100%(含)以内，划分为 C 类。

以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。

ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。

四、漏斗法

漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。

五、公式法

所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。

举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解：

①某产品销售额=销售量 X 产品单价

②销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量 + …

③渠道销售量=点击用户数 X 下单率

④点击用户数=曝光量 X 点击率

第一层：找到产品销售额的影响因素。某产品销售额=销售量 X 产品单价。是销量过低还是价格设置不合理?

第二层：找到销售量的影响因素。分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。

第三层：分析影响渠道销售量的因素。渠道销售量=点击用户数X 下单率。是点击用户数低了，还是下单量过低。如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。

第四层：分析影响点击的因素。点击用户数=曝光量X点击率。是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。

通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。

公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥尽。

(1)优化数据收集

数据收集是最终导致业务决策的事件链中的第一步，确保收集的数据和业务感兴趣的指标的相关性非常重要。

定义对企业有影响的数据类型，以及分析如何增加价值。基本上，考虑客户行为，以及这将对企业的业务有何适用性，然后使用此数据进行分析。

存储和管理数据是数据分析中的重要一步。因此，必须保持数据质量和分析效率。

(2)清除垃圾数据

垃圾数据是大数据分析的祸患。这包括不准确，冗余或不完整的客户信息，可能会对算法造成严重破坏，并导致分析结果不佳。根据垃圾数据做出的决策可能会带来麻烦。

清洁数据至关重要，涉及丢弃不相关的数据，只保留高品质的数据，当前，为了获得完整和相关的数据，人工干预不是理想的模式，不可持续并且受主观影响，因此数据库本身需要被清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统中，其中包括随时间推移而变化，如更改客户信息或数据仓库中存储可能会损坏数据集。垃圾数据可能会对营销和潜在客户生产等行业产生明显的影响，但通过基于故障信息的业务决策，财务和客户关系也会受到不利影响。其后果也是广泛的，包括挪用资源，浪费时间和精力。

解决垃圾数据难题的方法是确保数据进入系统得到干净的控制。具体来说，重复免费，完整和准确的信息。如今，那些具有专门从事反调试技术和清理数据的应用程序和企业，可以对任何对大数据分析感兴趣的公司进行调查。数据清洁是市场营销人员的首要任务，因为数据质量差的连锁效应可能会大大提高企业成本。

为了获得最大的数据量，企业必须花时间确保质量足以准确地查看业务决策和营销策略。

(3)标准化数据集

在大多数商业情况下，数据来自各种来源和各种格式。这些不一致可能转化为错误的分析结果，这将会大大扭曲统计推断结果。为了避免这种可能性，必须决定数据的标准化框架或格式，并严格遵守。

(4)数据整合

大多数企业如今组成不同的自治部门，因此许多企业都有隔离的数据存储库或数据“孤岛”。这是具有挑战性的，因为来自一个部门的客户信息的更改将不会转移到另一个部门，因此他们将根据不准确的源数据进行决策。

为了解决这个问题，采用中央数据管理平台是必要的，整合所有部门，从而确保数据分析的准确性更高，所有部门的任何变化都可以立即访问。

(5)数据隔离

即使数据干净，将其组织和集成在一起，也可能是分析问题。在这种情况下，将数据分成几组是有帮助的，同时牢记分析正在尝试实现什么。这样，可以分析子群体内的趋势，这些趋势可能更有意义并具有更大的价值。当查看可能与整个数据集可能无关的高度具体的趋势和行为时尤其如此。

数据质量对大数据分析至关重要。许多公司试图采用分析软件，但却没有考虑到进入系统做什么。这将导致不准确的推断和解释，可能代价昂贵，并且对企业造成损害。一个定义明确，管理良好的数据库管理平台是使用大数据分析的企业不可或缺的工具。

1、PEST分析法

PEST，也就是政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)，能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。

宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

政治环境：政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。

社会环境：人口规模、性别比例、年龄结构、生活力式、购买习惯、城市特点等。

技术环境：折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。

经济环境：GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

2、5W2H分析法

5W2H，即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much)，主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

该分析方法又称为七何分析法，是一个非常简单、方便又实用的工具，以用户购买行为为例：

Why：用户为什么要买?产品的吸引点在哪里?

What：产品提供的功能是什么?

Who：用户群体是什么?这个群体的特点是什么?

When：购买频次是多少?

Where：产品在哪里最受欢迎?在哪里卖出去?

How：用户怎么购买?购买方式什么?

How much：用户购买的成本是多少?时间成本是多少?

3、SWOT分析法

SWOT分析法也叫态势分析法，S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势，O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁或风险。

SWOT分析法是用来确定企业自身的内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析。

运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

4、4P营销理论

4P即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、推广(Promotion)，在营销领域，这种以市场为导向的营销组合理论，被企业应用最普遍。

可以说企业的一切营销动作都是在围绕着4P理论进行，也就是将：产品、价格、渠道、推广。通过将四者的结合、协调发展，从而提高企业的市场份额，达到最终获利的目的。

产品：从市场营销的角度来看，产品是指能够提供给市场，被入们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。

价格：是指顾客购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。

渠道：是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。

促销：是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费，以短期的行为(比如让利、买一送一，营销现场气氛等等)促成消费的增长，吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

5、逻辑树法

逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是把一个已知问题当成“主干”，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关，也就是“分支”。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性，它能将工作细分为便于操作的任务，确定各部分的优先顺序，明确地把责任落实到个人。

逻辑树的使用必须遵循以下三个原则：

要素化：把相同的问题总结归纳成要素。

框架化：将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。

关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不独立。

6、AARRR模型

AARRR模型是所有运营人员都要了解的一个数据模型，从整个用户生命周期入手，包括获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和传播(Refer)。

每个环节分别对应生命周期的5个重要过程，即从获取用户，到提升活跃度，提升留存率，并获取收入，直至最后形成病毒式传播。