在前面的文章中我們給大家介紹了數據分析方法中的同期群分析、聚類分析、細分分析和對比分析，這四個分析方法都是比較經典的分析方法，但是數據分析方法不只是這些，那么剩余的能夠提升工作效率的數據分析方法都有哪些呢？下面我們就來和大家說一下這些方法。

首先給大家說一下漏斗分析，這種分析方法是數據分析方法中比較經典的分析方法，也是業務分析的基本模型，最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實現，一般來說，漏斗幫助我們解決兩方面的問題：第一就是在一個過程中是否發生泄漏。第二就是能夠在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主進程收到損害。

然后給大家說一下AB測試，如果我們不是要做一個大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西?？焖衮炞C，那如何驗證呢？主要方法就是AB測試。但是這就需要明確主意是否正確，要看真實的用戶反應，于是采用AB測試，一部分用戶還是看到老價格，一部分用戶看到新價格，若你的主意真的管用，新價格就應該有更好的轉化，若真如此，新價格就應該確定下來，如此反復優化。

接著給大家說一下用戶分析，用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細查等。

可將用戶活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標；通過用戶行為事件序列，用戶屬性進行分群，觀察分群用戶的訪問，瀏覽，注冊，互動，交易等行為，從而真正把握不同用戶類型的特點，提供有針對性的產品和服務。

最后就是埋點分析，一般來說，只有采集了足夠的基礎數據，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。通過分析用戶行為，并細分為：瀏覽行為，輕度交互，重度交互，交易行為，對于瀏覽行為和輕度交互行為的點擊按鈕等事件，因其使用頻繁，數據簡單，采用無埋點技術實現自助埋點，即可以提高數據分析的實效性，需要的數據可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要采集更豐富信息的行為。

對于數據分析的方法我們給大家說完了。數據分析的方法有很多，大家在使用數據分析方法的時候一定要對癥下藥，這樣才能夠更好地在進行數據分析工作的時候提高自己的工作效率，得出一個準確的數據分析結果和方案，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。