编辑导语：在数据分析中，有各种各样的分析方法供我们使用。复杂的分析方法固然好用，但是日常工作中经常用到的还是基础的分析方法。本文作者为我们介绍了六种常见的分析方法，如果你能熟练的使用它们，相信能够解决许多的日常数据分析问题。
日常数据分析中，尤其是业务分析中，常用的分析方法论主要是几大类，本文会介绍我认为比较关键的六大类常用方法，熟练地混合交叉使用这六大类基本方法，80%的日常数据分析问题都能解决。
下面我会介绍这些方法有哪些，并且给出实例介绍如何使用这些方法。
边际贡献一、多维分析
所谓多维分析就是细分分析，做多维分析首先要明确2个方向：维度和指标。
指标：指的是用来记录关键流程的，衡量目标的单位或方法，如DAU、留存率、转化率等。 维度：指的是观察指标的角度，如时间、来源渠道、地理位置、产品版本维度等。
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多维分析，就是在多个维度拆解，观察对比维度细分下的指标。实现将一个综合指标细分，从而发现更多问题。
举个实际用途的例子，KPI拆解，制定明年的KPI目标：
第一步：指标拆解，商品营收=（新用户数+老用户数）×商品订单转化率×客单价； 彩电视制式第二步：对指标进行多维细分，新老用户可以再细分客，比如孕妇体、运动爱好者、学生、白领等；商品订单可以细分商品的类型、商品的价格、商品的供应商、商品的品牌影响力等；
第三步：根据历史业务发展情况，计算不同用户维度、不同商品维度下的商品营收；
第四步：求和不同用户维度、不同商品维度下的商品营收，即为商品总营收。
在越来越讲究精细化运营的今天，多维分析的作用越来越重要，管理层通常看的是综合指标，总值，但通常这些总值无法真正地发现问题。对于一线员工将总值拆解细分，才能发现问题，到可落地的解决问题。
二、趋势分析
有对比才有分析，有对比数据才能产生意义，所以对比分析在实际数据分析中是非常重要的一种分析手段，最常用的是基于时间的对比分析。基于时间的对比分析，主要是指同一指标在不同时间周期的对比，主要分为同比、环比和定基比。
环比是指：与相邻的上一周期做对比，周期可以是时、日、周、月、季、年等。比如周环比，指的是本周与上一周的对比；
同比是指：两个周期同一个时间点的比较，目的是追踪周期性的变化； 定基比是指：和指定的时间基点对比。
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举个数据例子：如2022年10月的月同比，指的是2022年10月和2022年10月做对比，而2022年10月的月环比，指的是2022年10月和上一周期2022年9月做对比。
中国儿童网三、转化分析法（漏斗分析）
转化分析也叫漏斗分析，主要是分析分析产品流程或关键节点的转化效果，常借助漏斗图展现转化效果。
漏斗图是一种外形类似漏斗的可视化图表，该方法可以直观追踪产品的整体流程，追踪业务的转化路径，追踪不同生命阶段下的用户体表现。漏斗分析常用的场景主要有：
产品流程的关键路径转化追踪，比如电商常用的购买流程；
业务价值路径的转化流程追踪，比如常用的AARRR模型的价值转化追踪；
虚拟流程类指标追踪，比如按生命周期区分的不同生命周期阶段的用户流转形态追踪。
举个例子，针对AARRR模型转化场景：
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这五个单词的首字母缩写。它主要阐述的是用户从获取到激活，到留存，到产生营收，到口碑认可正向传播的一系列闭环效应。
我们可基于用户量计算出这些节点的转化率，从而判断哪些节点的转化率差，哪些节点还有优化的空间，再通过具体的运营手段来提升节点转化率。如下图中的活跃购买率仅33%，是否可以运营手段将其提升到40%呢？
四、公式拆解法
所谓公式拆解法，就是对目标变量用已知公式进行拆解，从而快速到影响目标变量的因素。公式拆解法没有固定的标准，一个目标变量在不同的场景下或者说为解决不同问题，需要利用公式拆解的细致程度也不一样。
常见的公式拆解的场景有：
1. GMV计算
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GMV = 下单用户量*客单价
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