當開始數據分析項目時，通常首先分別分析每個變量，以描述擁有的數據並評估其質量，接下來的步驟是探索變量之間存在的關係。這些關係可能會導致對數據所代表的總體得出某些推論或結論。結論可能會導致數學模型預測當前不在數據集中的數據結果。但是，在導致決策或行動步驟之前，數據分析無效。
在一番掙扎之後，中琛魔方給大家總結了互聯網運營的五大數據分析方法，希望幫助大家在數據分析中越來越遊刃有餘～加油！
漏斗分析法
漏斗分析模型是業務分析中的重要方法，最常見的是應用於營銷分析中，由於營銷過程中的每個關鍵節點都會影響到最終的結果，所以在精細化運營應用廣泛的今天，漏斗分析方法可以幫助我們把握每個轉化節點的效率，從而優化整個業務流程。
其中，我們往往關注三個要點：
第一，從開始到結尾，整體的轉化效率是多少？
第二，每一步的轉化率是多少？
第三，哪一步流失最多，原因在什麼地方？流失的用戶符合哪些特徵？
漏斗分析通常幫我們解決的不止是轉化率的問題，精細化的漏斗分析，還可以幫助我們：
1、漏斗對比分析，從差異中找到優化方法對比不同用戶羣體、不同營銷方式等的漏斗分析，可以幫助我們快速發現用戶特點、營銷方式的轉化優勢，找到在轉化環節中，針對不同用戶可優化的步驟，或營銷方法中可強化的地方。
2、通過轉化率定位轉化最有效的關鍵方法絕大部分的商業變現流程，都可以梳理出漏斗，通常我們會採取多種方法希望增加轉化，漏斗分析可以幫助我們很好的梳理整個業務流程，明確最重要的轉化節點，所以在分析的過程中，可以找出是否有其他不重要的過程參與，影響了主要流程的轉化，從而進行取捨優化
對比分析法
對比分析法不管是從生活中還是工作中，都會經常用到，對比分析法也稱比較分析法，是將兩個或兩個以上相互聯繫的指標數據進行比較，分析其變化情況，瞭解事物的本質特徵和發展規律。
在數據分析中，常用到的分3類：時間對比、空間對比以及標準對比。
時間對比：
最常用的就是同比和環比，通過時間週期的數據對比，瞭解目前數據水平的高低
同比：某個週期的時段與上一個週期的相同時段比較，如今年的6月比去年的6月，本週的週一比上週的週一等等。
環比：某個時段與其上一個時長相等的時段做比較，比如本週環比上週等等。
空間對比：
即在相同時間範圍內與不同空間指標數據進行對比
例如：不同部門、不同業務人員、不同地區等進行對比，比如各省份訂單銷售數據的差別對比，可以得出產品的優勢地區重點突破，平衡人力物力等。
標準對比：
業務數據通常會設定目標計劃，標準對比可以通過目前數據與設定的目標計劃之間的對比，瞭解目前發展進程，完成進度等，瞭解差距後可以及時調整策略。
用戶分析法
用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分羣，用戶畫像等。在剛剛說到的RARRA模型中，用戶活躍和留存是非常重要的環節，通過對用戶行爲數據的分析，對產品或網頁設計進行優化，對用戶進行適當引導等。
通常我們會日常監控「日活」、「月活」等用戶活躍數據，來了解新增的活躍用戶數據，瞭解產品或網頁是否得到了更多人的關注，但是同時，也需要做留存分析，關注新增的用戶是否真正的留存下來成爲固定用戶，留存數據纔是真正的用戶增長數據，才能反映一段時間產品的使用情況，關於活躍率、留存率的計算。
那對活躍率和留存情況等數據的監控，要如何發現是否正常呢，需要關注數據變化的幾種指標：
1、波動幅度：短時間內是否有大幅度波動
2、變化持續性：數據波動是否呈現持續性
3、變化規律性：數據變化是否是有一定規律的
4、各指標變化關聯性：關注的各指標的變化間是否有一定的關聯，比如相同時間升降、變化趨勢相同等
細分分析法
在數據分析概念被廣泛重視的今天，粗略的數據分析很難真正發現問題，精細化數據分析成爲真正有效的方法，所以細分分析法是在本來的數據分析上做的更爲深入和精細化。
可以通過幾種方式，將整體數據和細分數據都進行分析，實現細分分析方法
1、多層鑽取
通過多層鑽取，直接在圖表中點擊查看細分數據，每層數據均可選擇適合的圖表類型進行展示，
2、聚焦下鑽
在整體分析中，想要查看特別關注的部分數據詳情，可以使用聚焦及下鑽的功能，進行自由分析。
指標分析法
在實際工作中，這個方法應用的最爲廣泛，也是在使用其他方法進行分析的同時搭配使用突出問題關鍵點的方法，指直接運用統計學中的一些基礎指標來做數據分析，比如平均數、衆數、中位數、最大值、最小值等。在選擇具體使用哪個基礎指標時，需要考慮結果的取向性。
平均數：可以表現同類數據在不同的時間段的數據情況，用於總結趨勢和在普遍規律中發現問題。另外，也可以對比在不同地區、不同情況下的同類數據的差異情況，比總量或者單獨值更具有說服力
中位數：又稱中值，是指按順序排列的一組數據中居於中間位置的數，代表一個樣本、種羣或概率分佈中的一個數值，其可將數值集合劃分爲相等的上下兩部分。因爲是通過排序得到的，它不受最大、最小兩個極端數值的影響。例如在統計本季度市場招聘薪資時，由於可能有少部分屬於最大值或最小值，用中位數呈現更爲有意義。
部分數據的變動對中位數沒有影響，當一組數據中的個別數據變動較大時，常可以用它來描述這組數據的集中趨勢。
最大（小）值：
最大（小）值常可以用來展現數據中的“異常”情況，在某些數據分析中，異常值可以忽略，但有些最大（小）值的分析，可以研究影響因素，從而找到突破性的動作或可避免的方法，從而推動業務的增長。
每一種分析方法都對業務分析具有很大的幫助，同時也應用在數據分析的各個方面。