一、拆解指标法

拆解指标法是指针对特定目标，通过公式逐层剖析影响该目标的各种因素。

例如：探究某产品销售额偏低的原因，采用指标拆解法进行分析。

二、比较分析法

比较分析法是通过对比两组或多组数据，以揭示其中的差异和规律。我们知道，单一数据缺乏参考价值，对比之中才能显现差异。如时间序列的同比、环比分析，与竞争对手的对照，不同类别或属性的比对等。此法可挖掘数据变化趋势，常与其他方法结合使用。

以下是一组AB公司销售额的对比分析，尽管A公司销售额总体上升且高于B公司，但B公司增速迅猛，甚至超过A公司，尽管后期增速有所下降，最终销售额仍实现反超。

三、A/B测试法

探索数据分析：9种常用方法全解析

A/B测试法是在同一时间维度内，将Web或App的多个界面或流程版本分别展示给相似的用户群体，收集各群体的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，建立假设，提出优化建议；设定目标，制定方案；设计开发多个版本；分配测试流量；收集分析数据；根据结果决定发布新版本或继续优化。

四、象限分析法

象限分析法通过两种或以上的维度划分，利用坐标图展示价值分布，直接转化为策略，推动实际操作。此法常用于产品、市场、客户、商品分析等。

例如，以下是一张广告点击的象限分布图，X轴和Y轴分别表示不同的指标高低。

五、帕累托分析法

帕累托分析法基于二八法则，认为20%的数据能产生80%的效果。在数据分析中，找出这20%的关键数据，专注于挖掘其价值。此法适用于各类行业，帮助确定重点并优化效果。

例如，在产品分类上，构建ABC模型，根据销售额占比将SKU分为A、B、C三类，以便区分主次，优化运营。

六、漏斗分析法

漏斗分析法通过漏斗图展示用户从初始接触到最终转化的流程，常用于用户获取、购物转化等分析。通过分解和量化每个环节的转化率，找出问题环节，优化流程，提升整体转化率。

七、路径分析法

路径分析法追踪用户在网站或App中的行为路径，监测用户流向，了解用户偏好，优化用户体验，促进用户付费。

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分析步骤包括：计算用户行为路径、查看路径分布、优化路径分析、识别用户行为特征、细分用户群体。

八、留存分析法

留存分析法关注用户在一段时间后的活跃行为，通过不同周期的留存率来衡量用户留存情况。留存率是衡量产品健康度和用户忠诚度的重要指标。

九、聚类分析法

聚类分析法是一种无监督学习，通过将数据分组归类，以揭示组内相似性和组间差异性。在用户研究中，聚类分析可解决信息分类、点击行为关联、用户分类等问题。常见的聚类方法有K均值、谱聚类、层次聚类等。