数据分析是怎么做,怎样进行数据分析

如何做分析(数据分析怎样做)

其实这位朋友和我的很多粉丝一样。做数据分析的时候，手里拿着数据，脑子就变白了。他不知道从哪里开始分析，从什么维度开始分析。他经常一次跑得像只老虎，但还是找不出原因。

今天老李给大家分享三种常用的数据分析方法，让大家快速了解这些方法在解决实际工作问题中的运用？怎么用？

1、漏斗分析法

有什么用？

漏斗分析是一种重要且常用的分析模型，可以反映用户从起点到终点的行为状态和用户转化率。通过漏斗分析模型，可以分析各种业务场景下的转化和流失，不仅可以找出潜在产品问题的位置，还可以定位各个环节流失的用户，进而定向营销促进转化。

怎么用？

漏斗分析模型广泛应用于网站和app的用户行为分析，如流量监测、SEO优化、产品营销等日常数据分析。

比如FineBI为某电商平台做的转化分析报告，就采用了漏斗分析法。因为对于电商平台来说，目的是让用户下单并支付成功，而最终的交易成功率取决于整个流程中每一步的用户转化率。

所以，要想提高交易的成功率，需要通过漏斗模型一步步的监控。如上图所示，我们可以监控流程中各个层次用户的行为路径，找到各个层次的可优化点。对于不按照流程走的用户，你可以画出他们的转化路径，找到能够提升用户体验的空房间，缩短路径，最终提升整体转化率。

2、ABC分析法

有什么用？

其实ABC分析很好理解，就是把产品或业务分为A、B、c三类。

A类:数量占比小，但价值占比大(80%)。

B类:不如A类项目重要，介于A和C之间(占10%)

C类:数量占比大，但价值占比小(10%)。

核心思想是少数项目贡献大部分价值，以区分业务的重点和非重点，让企业实现产品的差异化管理，，把最大的精力投入到最有价值的业务/产品。

怎么用？

以一个实际场景为例:以商场销售为例。在知道各种商品销售情况的基础上，①先计算总销售额，②计算累计总销售额(第二栏)，③计算累计销售比例(第三栏)。

最后将品牌商品按销量降序排列(第一列)，再分为销售额占比80%、10%、10%的三类品牌分别对应A类、B类、C类，用柱状图展示。

根据图，图中红框内的品牌为A类品牌，合计在80%的警戒线以下；在累计占比90%的警戒线下，B牌在黄框内；在占总数90%的警戒线上，绿色方框中有C品牌。

3。卡诺模型分析 有什么用？

在实际工作中，我们经常会遇到很多什么都想要的客户的需求，但是开发产品的资源和人力是有限的，那么如何才能找出真正的用户需求呢？对真正重要的需求给予高度重视？

卡诺模型分析被用来解决这类问题。它可以系统地对用户的需求进行分类和优先排序，并将其分为四个象限。这四个象限对应四种需求类型，它们的优先顺序是:本质需求。