数据分析是很多企业的运营岗位的一项必要的技能。以互联网相关行业为例，产品需求的阶段就能通过数据分析来对用户需求进行去伪存真，而在产品发布运营的阶段，可通过数据来验证产品可行性，并对之迭代。接下来小编将为大家介绍几种互联网产品运营常见的数据分析方法。


　　1.细分分析

　　细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

　　细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区;另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

　　2.对比分析

　　对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。时间对比有三种：同比，环比，定基比。例如：本周和上周进行对比就是环比;本月第一周和上月第一周对比就是同比;所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

　　3.漏斗分析

　　转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

　　漏斗帮助我们解决两方面的问题：在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程受到损害。

　　4.同期群分析

　　大数据的数据有多大?同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

　　同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期(甚至是整个LTV)的留存或流失变化情况。以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

　　5.聚类分析

　　聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

　　用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法;页面聚类则主要是相似，相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道，关键词等。例如：在页面分析中，经常存在带?参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

　　希望小编分享的以上五种互联网产品运营常见的数据分析方法，能给大家带来一定的帮助。