在数据分析训练营向大家讲解数据分析案例时，我发现一些新手小白不知道如何分析数据，以及在获得数据时从哪个维度进行分析，并且在她的脑海中没有清晰的分析思路。
小白数据分析方法的训练是积累一些常用数据分析方法的过程。本文介绍8种常见的数据分析方法，帮助您快速开始数据分析并解决实际工作问题。
逻辑树分析逻辑树分析是将一个复杂的问题分解成几个小问题，并像分支一样展开它们。
逻辑树是分析问题最常用的方法之一。它不仅在数据分析领域，而且是解决日常生活问题的好方法。它帮助我们澄清自己的想法，避免重复和不相关的思考。
例如，我们需要分析站外推送到达率低的问题。我们可以根据逻辑树分析方法将问题分解为安卓和低IOS交付率两个子问题，然后继续细分，严格探究问题背后的每一个原因，将问题表面化，以因果逻辑为线索，深入、广度地找出问题的原因。
有害生物分析有害生物分析主要用于工业研究。本文从政治（P）、经济（E）、社会（s）和技术（T）四个角度对该行业进行了比较分析。
例如，我们以大数据产业为例，用pest分析大数据产业的前景：
多维拆卸法多维分解法是将复杂问题按维度分解为简单问题，观察数据变化，找出问题的原因。
多维拆卸方法主要有两种应用场景：一种是分解并分析单个指数的构成或比例，例如，如果你想分析一个课程网站的访问，你可以从用户性别、用户来源渠道、用户区域等维度进行分析
二是分解和分析业务流程，最常见的是电子商务网站的用户转化过程分析。我们可以从渠道和地区的维度分解用户的注册、订单和支付数据，进一步定位问题的原因。
例如，在下图中，我们从渠道维度拆分了用户注册、订购和支付的数据，发现百度的注册流量很大，但订单转化率很低。在这种情况下，我们可以适当减少百度的广告力度，增加其他渠道。
比较分析比较分析是最基本的分析方法之一。基本上每个人都可以使用它。俗话说，“没有比较就没有坏处”
在运用比较分析的过程中，我们应该明确三点：比什么好？怎样和谁一起？
比较通常是比较数值、绝对值或比例值。
如何比较，一般有两种方式：同比和按月。与去年相比当前时间范围上限时间范围以前的范围在里面相同位置数据比较，例如与去年同期的比较：今天与去年的今天。和…比起来当前时间范围相邻以前的时间范围比较，如日环比：今天与昨天
和谁一起？你可以与自己、行业或竞争产品进行比较。例如，从时间维度来看，去年的销售数据比今年下降了5%，表明公司今年的销售情况与去年相比不是很好。然后与行业整体数据进行对比，发现行业整体销售额下降了20%，公司销售额下降的比例远低于行业，说明公司今年的销售情况不错。
假设检验分析方法假设检验分析，顾名思义，就是先提出假设，然后通过证据证明假设是否成立，然后得出结论
例如，发现用户活动率在某一天降低了5%。根据这个问题，我们可以从这三个角度进行假设，活动率的下降可能是由于用户渠道、产品或竞争产品在同一天举办的大型活动出现问题，这些问题对我们有很大影响，我们去运营部，产品部和市场部检查数据，并分别进行验证，看看我们的推断是否属实。如果不成立，排除上述假设后，我们可以从其他角度找到原因
中的Aarrr模型《增长黑客》AARR对应于产品运营中最重要的五个环节：获取用户，改进用户活动，提高用户保留率、收入获取，自传，通常用于流量监控、活动营销效果监控、应用运营、商品活动分析、产品转型分析，通过分析各个环节的转化率来优化产品的运营
RFM分析RFM分析是衡量客户价值的重要方法。通过计算R、F和m值，我们可以判断客户价值的水平，并将企业的主要运营精力集中在最有价值的客户上。
Recency（右）它是从最新购买日期算起的天数。理论上，购买发生得越晚，回购的可能性就越大。
Frequency（女）指最近一段时间内的购买数量。购买最多的消费者往往有更高的忠诚度。
货币价值（M）是最近一段时间内购买的金额。
在计算R、F和m的价值后，根据与平均价值的比较将客户分为8类，然后针对不同价值的客户采取相应的营销策略。
杜邦分析杜邦分析是一种经典的财务分析方法，它综合了企业的盈利能力、经营效率和风险承受能力来评价企业的经营业绩。其核心思想是层层分解roe，深入了解企业的经营业绩
以上是我今天分享的内容。我希望我能给你一些帮助。掌握数据分析的思路，需要不断实践，积累经验，提高数据敏感性，熟悉各种数据分析方法。当我们遇到问题时，我们自然会知道如何开始分析。
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