小編常說，不會數據分析的小編不是好運營。想小編區區一介小編，是運營環節最不起眼的人了，編文章是應該最主要工作，可是現在除了寫文章，小編還要策劃活動，對接社群，平時還得自己修修圖啥的，讓小編心煩的就是每周、月底、年底的數據統計和分析，往往要熬好幾個通宵。這不最近領導找小編談話了，說小編在工作是無用功，應該用科學的數據分析的方法去運營。我.......

為了避免重蹈的覆轍，小編決定奮發圖強，去看看到底什么是數據分析，有哪些好用的數據方法。

下面就是小編整理了幾種搜集到的運營er常用的數據分析方法，大家可以先了解一下。

01細分分析

細分分析是分析的基礎，單一維度下的指標數據的信息價值很低。

細分方法可以分為兩類， 一類逐步分析， 根據分析要求由粗到細、由淺入深，逐步進行細分的過程。另一類是維度交叉，立體分析方法，從交叉、立體的角度出發，由低級到高級的一種分析方法。

02對比分析

對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值， 通過對相同維度下指標的對比，能夠發現并找出業務不同階段存在的問題。

常見的對比方法包括： 時間對比，空間對比，標準對比。

03漏斗分析

轉化漏斗分析是業務分析的基本模型， 就是抽象產品中的某一流程,觀察流程中每一步的轉化與流失。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。

漏斗幫助我們解決兩方面的問題：

過程中是否發生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，并且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點。

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。

04用戶分析

用戶分析是互聯網運營的核心，常用的包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細查等。

05AB測試

簡單來說，就是為同一個目標制定兩個方案(比如兩個頁面)，讓一部分用戶使用A方案，另一部分用戶使用B方案，記錄下用戶的使用情況，看哪個方案更符合設計目標。

06埋點分析

運營中經常用到的數據采集方法，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。埋點采集方法一般分為兩種，可視化埋點和代碼埋點。

07聚類分析

在用戶行為分析上，大量用戶都有相同或相近的行為屬性，我們可以通過行為對用戶進行聚類，提取行為特征，對不同行為屬性的用戶針對性精準運營。

以上就是小編搜集整理的7種運營中可能會用到的數據分析方法，只是一些理論性東西，運營er需要結合自己的工作實際選擇合適的數據分析方法。