关联分析，亦称“购物篮分析”，此法透过消费数据研究，探寻商品间的相互联系，旨在挖掘其间的内在关联性，以指导决策制定。例如，数据显示67%的顾客在购买啤酒时也会购买尿布，据此可优化货架布局或实施捆绑销售，提升超市服务品质与盈利能力。该方法在电子商务与零售业分析中尤为常见。

在关联分析中，需关注的指标包括：支持度，反映商品组合购买的概率；置信度，表示购买A商品后购买B商品的条件概率；提升度，衡量购买A商品对购买B商品的影响，用于评估商品组合的实际价值。

对比分析则是通过两组或多组数据的比较，挖掘数据规律，是一种数据分析的基本思维。对比方式多样，包括横向对比、纵向对比、目标对比和时间对比等。

聚类分析旨在对大量数据进行分类，依据数据特性探索分类方法，实现“同类相聚、异类相离”。在用户研究等领域，聚类分析能解决诸多问题，如信息分类、用户行为关联性分析及用户群体划分等。

探索数据奥秘：9大常用数据分析方法解析

留存分析用于评估用户参与度和活跃度，考察用户在初始行为后的一段时间内是否持续活跃。留存率分为日留存、周留存和月留存，是衡量产品吸引力的关键指标。

帕累托分析基于二八法则，认为20%的数据产生80%的效果。通过产品利润排序，找到前20%的高价值商品，采取组合销售或降价销售等策略，以提升收益。

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象限分析通过多维度划分，运用坐标图示，将数据转化为策略。此法在产品分析、市场分析等领域广泛应用，如RFM模型、波士顿矩阵等。

A/B测试通过对比不同版本的用户体验和业务数据，评估最优版本并正式采用。

漏斗分析关注关键节点间的转化率，适用于用户购买路径分析和注册转化率分析等。

路径分析追踪用户行为路径，衡量网站优化或营销推广效果，了解用户行为偏好，以优化用户路径，提升用户付费率。