关联分析：通过深入挖掘消费者购物数据，关联分析将不同商品之间建立联系，旨在揭示消费行为之间的相互关系。例如，研究表明67%的消费者在购买啤酒的同时也会购买尿布，这一发现为超市的货架布局和捆绑销售策略提供了方向。此方法在电商与零售行业分析中极为常见，涉及的关键指标包括支持度、置信度和提升度，以评估商品组合的实际价值。

对比分析：对比分析通过对两组以上数据进行比较，挖掘数据背后的规律。这种方法可以细分为横向对比、纵向对比、目标对比和时间对比等。例如，对比江苏省不同城市的茅台销售情况，或是分析南京市2024年各月份的茅台销售数据，均能揭示数据间的差异和趋势。

探索数据分析：9种核心研究方法解析

聚类分析：聚类分析是探索性数据分析的一种，它依据数据特性进行分类，将相似数据归纳为同一类别。在用户研究等领域，聚类分析能解决诸多问题，如网站信息分类、用户行为关联性分析等。常见的聚类方法有K均值、谱聚类和层次聚类等。

留存分析：留存分析用于评估用户活跃度和参与度，通过跟踪用户在初始行为后的一段时间内的持续行为，如登录和消费。留存率根据不同周期分为日留存、周留存和月留存，用以反映产品的用户吸引力和用户粘性。

帕累托分析：帕累托法则在数据分析中表现为关键少数法则，即20%的数据产生80%的效果。通过识别并聚焦于这20%的关键数据，可以最大化效益。例如，在产品分析中，识别出带来最多价值的20%产品，并通过各种营销手段进一步提升其效益。

象限分析：象限分析通过在多个维度上对数据进行划分，利用坐标图直观展示数据价值，并转化为策略。这种方法常应用于产品分析、市场分析等领域，如RFM模型和波士顿矩阵。

A/B测试：A/B测试通过比较Web或App界面或流程的不同版本，收集用户体验和业务数据，以评估并选择最佳版本。测试流程包括现状分析、设定目标、设计和开发、分配流量、数据采集和分析等。

漏斗分析：漏斗分析通过计算关键节点间的转化率，优化业务流程。例如，在电商用户购买路径分析中，将购买流程拆分为多个步骤，用转化率衡量每个步骤的表现，以找出并解决问题。

探索数据分析：9种核心研究方法解析

路径分析：路径分析追踪用户从开始到结束的行为路径，衡量网站优化或营销推广效果，了解用户行为偏好，优化用户路径，提高用户付费转化率。