数据分析方法有很多，例如：细分分析、对比分析、漏斗分析、同期群分析等。而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， 一是逐步分析； 二是维度交叉。
方法有很多，例如：细分分析、、、同期群分析等。
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， 一是逐步分析； 二是维度交叉。
细分分析用于解决所有问题。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
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。
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。
4.同期群分析
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。
数据分析的流程
1.明确目的，提出问题
2.数据采集：收集，数据来源可能是丰富多样的。
3.数据处理：对收集到的原始数据进行数据加工。
4.数据转换：通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识。
5.数据分析：数据整理完成后，利用工具进行分析。
6.数据可视化
7.撰写报告
论主要是从宏观角度介绍如何进行数据分析，它就像是一个数据分析的前期规划，搭建一个清晰的数据分析框架。对于具体的业务场景问题，就要靠具体的分析方法来支撑。
