『壹』 如何通過數據分析挖掘數據價值
【導讀】隨著科技的高速開展，數據在人們生活和決議計劃中所佔的比重越來越大，大數據的熱浪已然覆蓋了整個時代。大數據一直在活躍賦能很多工業，包括金融、醫療、農業、教育等。那麼，如何經過數據剖析發掘數據價值呢?今日就跟隨小編一起來了解下吧!
無論是在政務范疇仍是商業范疇，依賴於大數據技能的數據剖析總是為行業提供決議計劃支撐。因為大數據是從量變到質變的過程，加之數據被廣泛發掘，決議計劃根據的信息完整性越來越高，根據信息的理性決議計劃要高於以往拍腦袋的盲目決議計劃。
微觀層面中，大數據使得經濟決議計劃部分可以愈加敏銳的掌握經濟走向，並制定實施科學的經濟決議計劃;在微觀層面中，大數據可以進步企業經營決議計劃水平緩效率，推進立異，給企業以及所在的行業范疇帶來價值。
大數據不光要有數據，還要精分跟相應的行業相結合，產生幫助企業實際運營的產品，這樣數據才有價值。若想依託大數據把脈企業經營現狀，猜測行業開展趨勢，就需要不斷對數據源進行有用的挑選、清洗，做到精準剖析，不然得到的成果有可能是南轅北轍，於商業無益。
需要經過數據剖析，對數據來歷進行全方位挑選、清洗，同時打通各行業、各范疇的數據孤島，實現數據的整合、有用剖析，最大化數據剖析成果的精準度。經過對數據收集、傳輸、挑選、清洗、交融、剖析、計算及可視化使用等，高效整合線上線下數據，進行深層次、廣范圍的數據關聯剖析，解決企業全方位數據剖析問題，降低數據剖析本錢，助力企業深度發掘數據價值。
數據剖析的中心作業是人對數據目標的剖析、考慮和解讀，人腦所能承載的數據量是極端有限的。所以，無論是「傳統數據剖析」，仍是「大數據剖析」，均需要將原始數據依照剖析思路進行計算處理，得到概要性的計算成果供人剖析。兩者在這個過程中是相似的，區別僅僅原始數據量巨細所導致處理方式的不同。
以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何通過數據分析挖掘數據價值?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。
『貳』 數據分析中數據收集的方法有哪些
1、可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3、預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5、數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
『叄』 如何從海量的數據中快速獲得有價值信息
1、數據ETL過程 2、數據整理，
生成與業務相關畢顫的新變數
3、應用統計分析或數據挖掘技術
4、展現統計結果或數據挖掘歸納的知識 5、結清汪果應用手正敗，指導實踐。
『肆』 如何進行有效的數據分析
首先，我們要明確數據分析的概念和含義，清楚地理解什麼是數據分析;
什麼是數據分析呢，淺層面講就是通過數據，查找其中蘊含的能夠反映現實狀況的規律。
專業一點講：數據分析就是適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將他們加以匯總、理解和消化，以求最大化的開發數據的功能，發揮數據的作用。
那麼，我們做數據 分析的目的是什麼呢？
事實上，數據分析就是為了提取有用的信息和形成結論而對數據加以詳細的研究和概括總結的過程。
數據分析可以分為：描述性數據分析、探索性數據分析、驗證性數據分析
工作中我們運用數據分析的作用有哪些？
1、現狀分析：就是企業運營狀況的分析，主要是各項指標的監控以及日報、周報、月報等
2、原因分析：需求分析，多數是針對運營中出現的問題進行剖析，找出出現問題的因素以便於解決問題
3、預測分析：針對以後的運營情況做出分析報告，對公司以後的發展趨勢做出有效的預測，對公司的發展目標和策略制定做出有力的支撐。
最重要的一點：
我們如何做數據分析呢，換一句話說就是如何進行數據分析，是怎樣的流程？
然後，我們來看數據分析的六部曲
1、明確分析目的和思路：
這一定很重要，你想通過數據分析得到什麼，你想通過數據分析告訴別人什麼，這是你做數據分析的首要問題，分析不能是漫無目的的，一定要明確思路，有目的性、有計劃性的去做數據分析。找好角度、指標、以及分析邏輯尤為重要。
2、數據收集，這里不做過多的說明，一般情況下，數據來源都會可靠有效。我們要做的只是把我們需求的數據get即可。
3、數據處理：
主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等方法，數據分析的前提是要保證數據質量，如果數據質量無法保證，分析出來的結果也沒法得到有效的利用，甚至會對決策者造成誤導的行為。
4、數據分析：
首先要明確數據處理和數據分析的區別：數據處理只是數據分析的基礎，我們做數據處理就是為了保證數據形式合適，保證數據的一致性和有效性。
5、數據展現：
數據展現就是把數據分析的結果，用可視化的圖標形式展現出來，用一種簡單易懂的方式表達出你分析的觀點
6、撰寫報告：
數據分析報告其實就是對整個數據分析過程的一個總結與呈現，通過報告把數據分析的起因、過程、結果及建議完整的呈現出來，供決策者參考。
『伍』 【多圖】如何快速尋找到有價值的數據信息
如今已經進入了大數據時代，很多信息都可以通過數據來量化或者通過數據來預測。作為一個產品人員經常需要了解用戶的屬性及相關數據，希望能從中獲取用戶痛點並轉化為產品需求。如何快速獲取數據信息並從中提煉有利於產品改善的內容已經成為產品人員的一項基礎能力要求。
在海量的資訊面前，我們如何快速尋找有價值的數據信息呢？下面我根據個人的一些經驗羅列一些數據網站，希望能幫助產品新人快速入門。
1、網路指數 （http://index..com）
官方介紹 ：網路指數是以網路海量網民行為數據為基礎的數據分享平台。在這里，你可以研究關鍵詞搜索趨勢、洞察網民興趣和需求、監測輿情動向、定位受眾特徵；還可以從行業的角度，分析市場特點。
個人點評 ：可以通過關鍵字快速了解用戶的搜索習慣，為自己的產品推廣提供參考信息。
2、網路風雲榜 （http://top..com）
官方介紹 ：網路搜索風雲榜以數億網民的每日搜索行為作為數據基礎，建立權威全面的各類關鍵詞排行榜，引領熱詞閱讀時代。觀熱點事件，看時尚風雲，透過搜索洞悉世界，穿越時空把握流行！ 權威的數據，精確的統計，周全的分類，精彩的評點。時時刻刻天下大事一網打盡，分分秒秒風雲變幻盡在眼前！
個人點評 ：基於網路億萬的用戶搜索數據，話題性比較迅速及時。
3、微博風雲榜 （http://top.weibo.com/）
官方介紹 ：無，目前微博風雲榜在升級維護中。
個人點評 ：熱門微博話題這里一目瞭然，運營同學做活動做微博推廣都可以參考一下。
4、Alexa （http://www.alexa.com）
官方介紹 ：Alexa's tools transform raw data into meaningful insights that lead to real competitive advantage for your business.(本人英語不好以免誤人穗兆子弟，看不明白的自己上網查游族唯吧)
個人點評 ：可以快速查看各個網站的流量排名，之前有中文版，不過中午版貌似最近被幹掉了，只剩英文版。目神培前網路用戶都往移動端遷移，Alexa的網站數據個人覺得不是很准。
5、淘寶排行榜 （http://top.etao.com/）
個人點評 ：淘寶店家必看！
6、友盟指數 （http://www.umindex.com/）
7、TalkingData （https://www.talkingdata.com/index/#/mobileIndex）
官方介紹：TalkingData目前擁有多條數據服務產品線，服務內容從基本的數據統計，到深入的數據分析、挖掘，可以為移動互聯網企業提供全方位的大數據解決方案。
8、App Annie （https://www.appannie.com/apps/ios/top/?device=iphone）
『陸』 數據分析中數據從哪找
1、簡單、公開的數據集
先分享一些科研機構、企業、政府會開放的一些數據集和一些專業的數據下載網站。這些數據集一般都比較完善、質量相對較高，拿到手數據清洗的工作比較少，適合新手做一些簡單基礎的分析。
中國統計信息網:全國各級政府各年度的國民經濟和社會發展統計信息，部分數據免費
國家統計局：各種民生相關的統計數據，而且所有數據都是免費，而且這個網站的友情鏈接里還有很多其他地方的數據以及國外數據。
2、數據可視化項目數據集
最常見的數據可視化項目就是製作某某地區人均收入區別的信息圖，找數據可視化項目相關的數據集的時候，我們希望數據集盡量“干凈”，減少數據清洗的工作，數據要足夠有趣，能夠支撐起豐富的圖表。
3、數據建模、機器學習的數據集
UCI：UCI是加州大學歐文分校開放的經典數據集，是機器學習領域最有名的數據存儲庫。包含各種數據集，比如經典的泰坦尼克號倖存預測到最新的數據(如空氣質量和GPS軌跡)。
阿里天池：作為國內互聯網龍頭阿里巴巴旗下的大數據競賽網站，提供了很多比賽數據集可以練手，說不定還能順手拿個獎，賺點獎金。
『柒』 常用的數據分析方法有哪些
常用態賣的列了九種供參考:
一、公式拆解
所謂公式拆解法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素。
舉例：分析某產品的銷售額較低的原因，用公式法分解
可以看到，數據可以被分到紅藍綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇應有其特有的性質。顯然，聚類分析是一種無監督學習，是在缺乏標簽的前提下的一種分類模型。當我們對數據進行聚類後並得到簇後，一般會單獨對每個簇進行深入分析，從而得到更加細致的結果。
『捌』 如何從大數據中獲取有價值的信息
同時，大數據對公共部門效益的提升也具有巨大的潛能。如果美國凱飢醫療機構能夠有效地利用大數據驅動醫療效率和質量的提高，它們每年將能夠創造超過3萬億美元的價值。其中三分之二是醫療支出的減少，占支出總額超過8%的份額。在歐洲發達國家，政府管理部門利用大數據改進效率，能夠節約超過14900億美元，這還不包括利用大數據來減少欺詐，增加稅收收入等方面的收益。"
那麼，CIO應該採取什麼步驟、轉變IT基礎設施來充分利用大數據並最大化獲得大數據的價值呢?我相信用管理創新的方式來處理大數據是一個很好的方法。創新管道(Innovation pipelines)為了最終財務價值的實現從概念到執行自始至終進行全方位思考。對待大數據也可以從相似的角度來考慮：將數據看做是一個信息管道(information pipeline)，從數據採集、數據訪問、明碰數據可用性到數據分析(4A模型)。CIO需要在這四個層面上更改他們的信息基礎設施，並運用生命周期的方式將大數據和智能計算技術結合起來。
大數據4A模型
4A模型中的4A具體如下：
數據訪問(Access)：涵蓋了實時地及通過各種資料庫管理系統來安全地訪問數據，包括結構化數據和非結構化數據。就數據訪問來說，在你實施越來越多的大數據項目之前，優化你的存儲策略是非常重要的。通過評估你當前的數據存儲技術並改進、加強你的數據存儲能力，你可以最大限度地利用現有的存儲投資。EMC曾指出，當前每兩年數據量會增長一倍以上。數據管理成本是一個需要著重考慮的問題。
數據可用性(Availability)：涵蓋了基於雲或者傳統機制的數據存儲、歸檔、備份、災難恢復等。
數據分析(Analysis)：涵蓋了通過智能計算、IT裝置以及模式識別、事件關聯分析、實時及預測分析等分析技術進行數據分析。CIO可以從他們IT部門自身以及在更廣泛的范圍內尋求大數據的價值。
用信息管道(information pipeline)的方式來思考企業的數據，從原始數據中產出高價值回報，CIO可以使企業獲得競爭優勢、財務回報。通過對數據的完整生命周期進行策略性思考並對4A模型中的每一層面都做出詳細的部署計劃，企業必定會從大數據中獲得巨大收激孫談益。 望採納
『玖』 數據分析怎麼寫
數據分析怎麼寫
數據分析怎麼寫？眾所周知，數據分析報告是根據數據分析原理以及方法,運用數據來反映以及分析事情的現狀、原因、本質,得出結論和解決辦法，我相信很多人在想到數據分析報告的時候是都十分痛苦的，不知從何下手，下面為大家分享數據分析怎麼寫。
數據分析怎麼寫1
需求分析
一定要了解一定要了解清楚要什麼再開始動手。如果只知道出發，不知道方向、目的，那麼有可能會越走越遠離方向。就好像做菜，比如你愛人想吃魚，你也沒繼續問，就給她做了一道紅燒鯉魚。但是事實上你可能都沒了解清楚，她是像是具體那種魚，是想要紅燒清蒸還是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的勞動，但最後她仍然不滿意。做數據分析也是如此，如果沒有了解清楚需求，有可能最後會造成全盤的返工。
最好需要了解報告的用途、形式、重點目標和完成時限。即使你拿到了草稿或者樣本也要自己了解一遍比較好。主要原因是因為，現在如果是你做，那你就是負責人。你應該最清楚如果讓報告滿足所有需求。另外，之前的報告不一定就考慮到了所有的細節，如果做之前沒有考慮，那麼最後還有可能會一步一步增加細節，也會耽誤時間。
前進一定要有方向，做數據分析一定要有需求分析！
數據採集
數據的數量和質量對於數據分析師和食材的數量及質量對於廚師的意義是一樣的。如果沒有數據，那就像空有一身廚藝卻沒有任何食材的廚師。所以，做好需求分析之後的下一步一定是數據採集。
數據採集就是收集相關原始數據的過程，為數據報告提供了最基本的素材來源。在現實中來源有多種多樣，直接問業務發生者或者一線管理者、公司運營後台的數據、網站運營時的數據等等。數據採集工作要做的就是盡可能地收集可能能用得上的數據，並集中地保存到合適的文檔里，用於後期的處理。
數據採集的數量一定要足夠多，否則難以發現有價值的數據規律；此外收集的過程中也要主要收集准確的資料，虛假的數據無法生成可信且可行的數據報告。這要求在數據收集的過程中不僅應該有科學枝弊培而嚴謹的方法，而且對異常數據也要具備一定的甄別能力。
數據處理
廚師在進行烹飪之前，一般會對食材進行一定的卜瞎處理，方便後續烹制。食材經過處理才能被用來加工，同樣的，數據也只有被經過處理之後才能拿來製作數據報告。
採集到的數據要繼續進行加工整理才能形成合力的規范樣式，用於後續的數據分析運算，因此數據處理是整個過程中一個必不可少的中間步驟，也是數據分析的前提和基礎。數據經過加工處理，可以提高可讀性，更方便運算；反之，如果跳過這個環節，不僅會影響到後期的運算分析效率，更有可能造成錯誤的分析結果。
舉一個常見的例子，如果是從業務發生者或者是一線管理者收集來的數據很有可能格式不統一，如果不做處理，很難開展下一猛唯步的工作。
數據分析
食材都處理好了，後續還要掌握火候，按照食譜的順序來加工操作。數據分析也一樣，前期方案和數據都准備好了，按照既定的方法就可以實現預定的目標。
通過專門的.統計分析工具以及數據挖掘技術，可以對這些數據進行分析和研究，從中發現數據的內在關系和規律，獲取有價值有意義的信息。
數據展現
菜做好了，也得裝盤才行。如果是客人未嘗試過的，有份介紹可能更好。菜餚的色相意味形以及為專人訂制的價值就是展示的主要目標。
同樣，數據分析的結果最終要行程結論，這個結論要通過數據分析報告的形式展現給決策者。數據分析報告的結論要簡潔鮮明，一目瞭然，同時還要有足夠的論據支持，這些論據就包括分析的數據以及分析的方法。
因此，在最終的數據報告中，表格和圖形是兩種常見的數據展現方式。通常情況下，一圖勝十表，一表勝十言。所以，在數據展現上，我們一定要做到可視化。圖表具有直觀而形象的特點，可以化冗長為簡潔，化抽象為具體，使數據和數據關系得到最直接有效地表達。如果你想要表現一個營業部經營狀況的趨勢性結論，使用一串枯燥的數字或者一串文字，遠不如一個折線圖加趨勢線更能說明問題。
經過上面這幾個步驟的操作，一份完整的數據報告就可以形成，其中的價值將會在決策和實踐中起到作用。
尋找真因
數據分析經過上述步驟看起來基本完成，但是真正的來說，數據分析一定要和實際業務相結合，要為決策者決策服務。下面這幾個步驟是重點為決策者服務。
數據分析怎麼寫2
分析類別：
首先需要知道自己報告的類別，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到訂單量下降的原因，就是解釋性分析。你需要對下個月的銷售做提前采購計劃，就是預測性分析。針對一個未知的事情，比如你們產品是否需要增加某個功能模塊，做探索研究，就是探索性分析。
分析流程：
數據分析一般都是一次性的，一般都是專題分析報告。提需求的方式，是我們有一個問題需要解決（解釋性，探索性，描述性，預測性）。而不是提的需求是，我需要一個什麼樣格式的數據，你們計算好了發給我一下，甚至直接給我做一個ppt和報表。客戶說 自己想買一瓶可樂，其實他只是口渴，我們只需要給他點喝的就行。
分析報告類型：
數據分析報告是數據分析過程和思路的最後呈現，得出分析的結論並給出解決方案。其本質上是在寫一篇有理有據，邏輯性強的議論文。針對不同的分析目的選擇不同的報告形式和內容。
報告結構：
一份數據分析報告由以下幾個部分組成，一般都是總分總的格式：
標題：
標題是一份報告的文眼，是全篇報告最濃縮的精華。好的標題讓讀者能毫無偏差地理解這篇分析報告的主要目的，有時可以直接在標題中加入部分或者關鍵性結論達到直達文意的效果。
在標題的命名過程中，現在有一份關於數據分析師招聘和薪酬方面的一份報告，你可以：
1. 直接在標題中放上報告的結論，例如《數據分析師在人工智慧大環境下需求直線上升》
2. 提出分析報告的研究問題，例如《數據分析師的職業規劃在哪裡》
3. 中規中矩地寫上研究的主題，例如《數據分析師的招聘研究》
目錄：
提現數據分析報告的整體架構
前言
前言部分就和寫論文時候的Abstract類似：
1、 要寫出做這次分析報告的目的和背景
2、略微闡述現狀或者存在的問題
3、通過這次分析需要解決什麼問題
4、運用了什麼分析思路，分析方法和模型
5、給出總結性的結論或者效果
『拾』 產品經理9種數據分析方法
大家好，我是天王寺一哥，目前在北京做產品經理。
產品經理日常工作中，分析數據已經必不可少。利用分析結果來做產品的決策，復盤，成為檔賀了產品經理必備技能。
最近我系統性的學習了產品經理數據分析課程，覺得其中「9種數據分析方法」非常實用，現總結下來，並結合自己的理解做一個匯總。
這「9種數據分析方法」為：
下面按照「比什麼」、「和誰比」來說明：
日常看到的數據數值通常有兩種類型：
1）絕對值：數據本身具備參考價值，例如電商銷售金額、文章閱讀數
2）比例值：需要看比例值才能獲得相關價值的數據，例如留存率、活躍佔比等數據
所以對比分析主要是分析比例值。往往我們有兩種比較方式：
1）同比：指當前時間范圍某個位置的數值與上一個時間范圍的相同位置的數據對比，英文是：Same period last year/month/day。例如5月第一周同比4月第一周。
2）環比：指當前時間范圍的數值對比相鄰的上一個時間范圍，例如5月銷售總額環比上漲20%，指5月銷售總比對比4月銷售總額上漲了20%
1）和自己比
日常工作中，大部分對比分析都是當前數據與往期數據對比。可以從不同的角度進行對比，例如時間維度、渠道維度、業務線維度等。
2）和行業比
在做數據分析時，需要全盤考慮行業整體趨勢。例如公司為在線教育行業，今年用戶增長較快，團隊認為是運營的作用。可如果對比一下行業數據，增長可能低於行業平均，增長是因為疫情原因導致的自然增長，這時候就需要調整運營策略了。
我們在分析數據的時候，會力求從有大衫限的數據中挖掘出最大的價值，獲取到更多的隱藏信息。這時候就需要從多個維度去拆解問題。
以一個實際的案例來說明：
小明公司產品為一個象棋平台，平台內有象棋資訊、象棋視頻、提升課程，問答社區等。平台內金幣為虛擬流通貨幣。憑此金幣可以查看付費資訊、付費視頻、打賞等。現老闆要求獲知金幣的消耗量這一個數據指標。
小明接到任務後，將金幣的消耗量按照實際的業務場景，進行多維度拆解，梳理了以下維度：
a.時間。6月初平台進行了重大更新，玩兒更多樣，所以此次數據分析只統計6月份以後的，並以周為單位進行統計。
b.金幣消耗基本數據：消耗總量、總消費人數、消費次數、充值次數等
c.金幣的消費場景：將所有消費場景進行分析，期望將消費場景按照金幣量進行排序，並將具體消費內容羅列，挖掘信息。
d.金幣的消費人群：搞清楚是消費者的畫像，分析消費人群特徵
通過將一個單一指標，多維度的進行分析，是比較常見的分析方法
此分析方法適合於「用戶達成某個目標有清晰的使用路徑」。例如分析某個課程的購買率。用戶是否購買往往與之前的步驟緊密相關，如登錄——首頁點擊廣告——試看——提交訂單——支付成功。
此案例單獨看購買率高或低沒有意義，必須對整個流程進行多維度拆解，找到裡面的關鍵時刻予以改善。
漏斗，適合於觀察有明確使用流程的數據。漏斗是一連串前面影響後面的用戶行為，層層相扣。
例如某象棋APP的課程購買，最終支付是最後一層漏斗，則其漏斗路徑為：
用戶注冊——查看推薦內容——點擊課程——試看——提交訂單——支付。其中用戶是否注冊登錄決定了是否能正常查看推薦內容，用戶查看推薦內容的數據影響了點擊課程鏈接的數據等等。
我們日常使用漏斗觀察，需注意漏斗的三個誤區：
漏鬥上一個流程對下一個流程起作用，所以漏斗的流程需要確定合理的時間。例如上面象棋APP的支付漏斗，用戶的決策時間通常為當天，但如買房決策周期可能持續數月。
漏斗如:A—B—C—D—E。在觀察時候，不能直接A—C—E。這樣滾蠢腔觀察每一層的轉化率得出的相應結論是不準確的。
有時候如果發現最終調查的數據有錯誤，則需要確定，是否在統計一個目標的數據時，遺漏了其他漏斗路徑
一個事件不僅僅只有累計數據這個指標，還可以從該事件在不同維度上的分布情況具體分析。
例如分析用戶總量，可以研究用戶總量分布在不同性別，不同年齡和省份的情況。又例如分析某個頁面的用戶瀏覽數據，可以將總瀏覽量分布在不同時間、不同流量次數上進行研究。
如圖：
在進行留存分析之前，需要搞明白留存的定義，不同的公司對留存有不同的計算方法。
1）留存演算法1=（第七天/第一天）*100%
2）留存演算法2=（第二天至第七天所有用戶相加去重）/第一天*100%
具體應該採用哪種計算方法，需要看我們計算留存的目的。例如：
1）對比不同渠道來的用戶的質量採用演算法1。因為所有渠道都採用第一日和第七日的數據，忽略的信息都是一致的，故可以公平比較
2）若分析一款教人做菜的APP，此APP用戶主要在周末打開。則宜採用演算法2。這樣更能真實的反映留存情況。
還需要注意的是，有些有些公司會將第一天稱為第0天。這樣做的好處是，在計算7日留存的時候可以比較對比的是同一個「星期幾」。
根據具體業務場景，分析留存需要選擇不同的時間跨度，如:
1）了解某一個渠道的質量宜採用日留存（如7日留存）。
2）觀察整個大盤的數據宜採用周留存和月留存，較為宏觀的觀察用戶在平台上的粘性
我們長說的用戶畫像分成兩種：
1）用戶的詳細標簽。如身份、年齡、婚姻、身高體重等。通過對用戶各類特徵進行標識，給用戶貼上各類標簽，通過標簽將用戶進行組合分類，以便對不同的群體進行精細的產品/運營動作。
2）根據用戶訪談等手段建立的極具代表性的虛擬用戶，在產品規劃時，使用虛擬用戶，能快速讓團隊達成共識。
用戶標簽種類繁多，大致可以分成四大類：
1）基礎屬性：年齡、性別、生日、星座、教育、身高、收入、職業等
2）社會屬性：婚姻關系、有無小孩、性取向等
3）行為特徵：注冊時間、注冊渠道、是否買過某個商品、是否關注過某個問題等
4）業務相關：如健身APP關心用戶睡眠質量、體脂率、高矮胖瘦等
面對如此繁多的標簽，該如何獲取呢，通常有兩種方式可以獲得：
1）直接獲取
我們常見的某些產品，注冊時必須要完善填寫相關信息
2）通過用戶行為推導分析得到
如通過用戶的手機機型推導其消費能力，通過購買的產品推導其性別、通過其關注的話題推導其興趣等。
在實際工作中，一些明確的業務目標往往要進行歸因，找到目標達成的關鍵因素，將有限的資源投入到關鍵因素中。
按照不同的業務場景，大致有三種歸因方法：
1）末次歸因
此方法適用於轉化路徑短，且事件之間關聯性強的場景。此類場景需要重點關注達到目標前一步。
如下直播打賞案例，關注目標為充值：
對案例分析得知，私信主播後進行充值的路徑佔比較大，故應盡快提升私信體驗。
2）遞減歸因
此方法適用於轉化路徑長，轉化鏈條上各個事件差異不大，沒有完全占據主導的事件。
3）首次歸因
此方法適用於強流量依賴的業務場景，用戶進入環節比後續所有事都重要。例如借貸產品。
在漏斗分析中，往往整個流程已經十分清晰。但是在實際業務場景中，我們不太清除用戶的使用流程或者流程較為復雜、隨機，沒有很強的順序。這時候就比較適合於應用路徑挖掘。
具體方法為找到所有流程裡面的事件，設置流程的流入與流出頁面，將所有的事件放在這個流里，用數據工具進行分析。
在進行分析之前，要搞清楚分析的目的，一般適用於以下兩種場景：
1）有明確的起始場景。希望分析數據，觀察這個場景之後到底發生了什麼
1）有明確的結果目標。希望分析數據觀察來的用戶是怎樣一步一步達到目標的
通過路徑挖掘，可以找到我們關注的關鍵路徑。只有找出關鍵路徑上面的關鍵行為，才能打造良好體驗。
路徑挖掘是挖掘大量用戶的行為路徑，但有時候我們比較關注個體行為，希望了解此個體在使用產品時的完整事件時間線。如下圖：
挖掘單個用戶的行為序列通常適用於以下兩個場景：
1）尋找被數據統計掩蓋掉的信息，還原用戶具體的使用場景
2）找到個體的行為特徵，找到產品價值提升的機會點
案例：
象棋在線平台推出新功能，邀請象棋高手入駐，在線教課。功能推出3天，共1萬名用戶使用體驗了該功能。現需要給2名銷售分配任務，電話聯系有意向的老師。
現使用個體行為序列分析，尋找到反復使用某個功能且停留事件較長的用戶，篩選後將1000名用戶分配給銷售，大大提交了合作轉化率。
以上就是產品在日常數據分析中，常用的9種分析方式。我是天王寺一哥，一個產品界的小學生，期待與大家多溝通，多交流。