數據分析的流程
在介紹數據分析方法論和思路之前，我們還是先不厭其煩地看一下數據分析的流程，簡單來說分爲以下六個步驟：
1、明確分析的目的，提出問題。只有弄清楚了分析的目的是什麼，才能準確定位分析因子，提出有價值的問題，提供清晰的指引方向。
2、數據採集。收集原始數據，數據來源可能是豐富多樣的，一般有數據庫、互聯網、市場調查等。具體辦法可以通過加入“埋點”代碼，或者使用第三方的數據統計工具。
3、數據清洗。對收集到的原始數據進行數據加工，主要包括數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取等處理方法。
4、數據轉換。通過探索式分析檢驗假設值的形成方式，在數據之中發現新的特徵，對整個數據集有個全面認識，以便後續選擇何種分析策略。
5、數據分析。數據整理完畢，就要對數據進行綜合分析和相關分析，需要對產品、業務、技術等瞭如指掌才行，常常用到分類、聚合等數據挖掘算法。Excel是最簡單的數據分析工具，專業數據分析工具有FineBI、Python等。
6、數據可視化。藉助可視化數據，能有效直觀地表述想要呈現的信息、觀點和建議，比如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕累託圖等，同時也可以使用報告等形式與他人交流。
7、撰寫分析報告。通過分析得出結論，並給出明確意見。
數據分析方法論
數據分析的方法論很多，其中六種比較常見的理論。
1、PEST分析法
PEST，也就是政治（Politics）、經濟（Economy）、社會（Society）、技術（Technology），能從各個方面把握宏觀環境的現狀及變化趨勢，主要用戶行業分析。
宏觀環境又稱一般環境，是指影響一切行業和企業的各種宏觀力量。
對宏觀環境因素作分析時，由於不同行業和企業有其自身特點和經營需要，分析的具體內容會有差異，但一般都應對政治、經濟、技術、社會，這四大類影響企業的主要外部環境因素進行分析。
政治環境：政治體制、經濟體制、財政政策、稅收政策、產業政策、投資政策等。
社會環境：人口規模、性別比例、年齡結構、生活力式、購買習慣、城市特點等。
技術環境：折舊和報廢速度、技術更新速度、技術傳播速度、技術商品化速度等。
經濟環境：GDP 及增長率、進出口總額及增長率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費價格指數、居民可支配收入、失業率、勞動生產率等。
2、5W2H分析法
5W2H，即爲什麼（Why）、什麼事（What）、誰（Who）、什麼時候（When）、什麼地方（Where）、如何做（How）、什麼價格（How much），主要用於用戶行爲分析、業務問題專題分析、營銷活動等。
該分析方法又稱爲七何分析法，是一個非常簡單、方便又實用的工具，以用戶購買行爲爲例：
Why：用戶爲什麼要買？產品的吸引點在哪裏？
What：產品提供的功能是什麼？
Who：用戶羣體是什麼？這個羣體的特點是什麼？
When：購買頻次是多少？
Where：產品在哪裏最受歡迎？在哪裏賣出去？
How：用戶怎麼購買？購買方式什麼？
How much：用戶購買的成本是多少？時間成本是多少？
3、SWOT分析法
SWOT分析法也叫態勢分析法，S （strengths）是優勢、W （weaknesses）是劣勢，O （opportunities）是機會、T （threats）是威脅或風險。
SWOT分析法是用來確定企業自身的內部優勢、劣勢和外部的機會和威脅等，通過調查列舉出來，並依照矩陣形式排列，然後用系統分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析。
運用這種方法，可以對研究對象所處的情景進行全面、系統、準確的研究，從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機地結合起來。
4、4P營銷理論
4P即產品（Product）、價格（Price）、渠道（Place）、推廣（Promotion），在營銷領域，這種以市場爲導向的營銷組合理論，被企業應用最普遍。
可以說企業的一切營銷動作都是在圍繞着4P理論進行，也就是將：產品、價格、渠道、推廣。通過將四者的結合、協調發展，從而提高企業的市場份額，達到最終獲利的目的。
產品：從市場營銷的角度來看，產品是指能夠提供給市場，被入們使用和消費並滿足人們某種需要的任何東西，包括有形產品、服務、人員、組織、觀念或它們的組合。
價格：是指顧客購買產品時的價格，包括基本價格、折扣價格、支付期限等。影響定價的主要因素有三個:需求、成本與競爭。
渠道：是指產品從生產企業流轉到用戶手上全過程中所經歷的各個環節。
促銷：是指企業通過銷售行爲的改變來刺激用戶消費，以短期的行爲（比如讓利、買一送一，營銷現場氣氛等等)促成消費的增長，吸引其他品牌的用戶或導致提前消費來促進銷售的增長。廣告、宣傳推廣、人員推銷、銷售促進是一個機構促銷組合的四大要素。
5、邏輯樹法
邏輯樹又稱問題樹、演繹樹或分解樹等。它是把一個已知問題當成“主幹”，然後開始考慮這個問題和哪些相關問題有關，也就是“分支”。邏輯樹能保證解決問題的過程的完整性，它能將工作細分爲便於操作的任務，確定各部分的優先順序，明確地把責任落實到個人。
邏輯樹的使用必須遵循以下三個原則：
要素化：把相同的問題總結歸納成要素。
框架化：將各個要素組織成框架。遵守不重不漏的原則。
關聯化：框架內的各要素保持必要的相互關係，簡單而不獨立。
6、AARRR模型
AARRR模型是所有運營人員都要了解的一個數據模型，從整個用戶生命週期入手，包括獲取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、變現（Revenue）和傳播（Refer）。
每個環節分別對應生命週期的5個重要過程，即從獲取用戶，到提升活躍度，提升留存率，並獲取收入，直至最後形成病毒式傳播。
數據分析思路
數據分析方法論主要是從宏觀角度介紹如何進行數據分析，它就像是一個數據分析的前期規劃，搭建一個清晰的數據分析框架。那麼對於具體的業務場景問題，就要靠具體的分析方法來支撐了，下面小編就介紹幾種常用的數據分析思路。
1、趨勢分析
最簡單、最常見的數據分析方法，一般用於核心指標的長期跟蹤，比如點擊率、GMV、活躍用戶數。可以看出數據有那些趨勢上的變化，有沒有週期性，有沒有拐點等，繼而分析原因。
2、多維分解
也就是通過不同的維度對於數據進行分解，以獲取更加精細的數據洞察。舉個例子，對網站維護進行數據分析，可以拆分出地區、訪問來源、設備、瀏覽器等等維度。
3、用戶分羣
針對符合某種特定行爲或背景信息的用戶，進行特定的優化和分析，將多維度和多指標作爲分羣條件，有針對性地優化供應鏈，提升供應鏈穩定性。
4、漏斗分析
按照已知的轉化路徑，藉助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況。例如將漏斗圖用於網站關鍵路徑的轉化率分析，不僅能顯示用戶的最終轉化率，同時還可以展示每一節點的轉化率。
5、留存分析
留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始行爲的用戶中，有多少人會進行後續行爲。衡量留存的常見指標有次日留存率、7日留存率、30日留存率等。
6、A/B 測試
A/B測試是爲了達到一個目標，採取了兩套方案，通過實驗觀察兩組方案的數據效果，判斷兩組方案的好壞，需要選擇合理的分組樣本、監測數據指標、事後數據分析和不同方案評估。
7、對比分析
分爲橫向對比（跟自己比）和縱向對比（跟別人比），常見的對比應用有A/B test，A/B test的關鍵就是保證兩組中只有一個單一變量，其他條件保持一致。
8、交叉分析
交叉分析法就是將對比分析從多個維度進行交叉展現，進行多角度的結合分析，從中發現最爲相關的維度來探索數據變化的原因。