常用的数据分析方法都有哪些？

1.基于用户：了解用户基础信息和行为爱好

    我们首先需要了解我们的用户是什么人？他们喜欢做什么事？这样有助于在项目内的大家达成共识，更加清晰的明白我们到底是在为一群什么样的人提供服务，而在遇到问题时也可以从人入手来思考问题产生的原因

    我们可以通过产品收集到关于用户的基础信息，比如他们的性别、年龄、职业收入、城市线级等等一系列的基础信息，这些信息就构成了我们产品的用户画像。

    例如：我们最大的用户占比他们的特征提取为：女性/20-30岁/一线城市/大学生/企业白领。

    那么我们的应用可以在品牌风格上更女性化。

    新增策略则在广告投放上可以侧重于校园以及一些公共交通设备，以吸引更多相似群体的用户。

    每年寒暑假或年中长假活跃突增有可能是基于学生/白领的假期，所以有更多的时间消耗在APP上。

    而用户的行为爱好则是他们在使用我们产品的时候更倾向的操作，用的更多的功能，看的更多的内容，以及他们对于其他APP的爱好和我们之间的重合度有多高？

    例如：新闻资讯类产品发现大部分用户都很爱看本地新闻，并且对比普适性的新闻来说爱看本地新闻的用户留存率比较高。

那么我们在新用户进入时就可以想办法引导用户进行地区的授权，然后为他推荐当地的新闻内容，有助于提升新用户的留存率。

2.基于产品：分析产品使用行为和路径

    我们在知道了我们的用户是什么人以及他们喜欢做什么事情之后，就可以具体的来分析他们在产品使用时候的一些行为和路径，以更好的为我们的进一步针对不同用户的精细化运营做准备

    基于产品的使用行为和路径分析，我们一般有三种常用的分析工具：漏斗分析/事件分析/留存分析

漏斗分析

    漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况。对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程分析，漏斗分析能够直观地发现和说明转化环节的问题所在。

    科学的搭建漏斗分析模型对产品有以下价值：

    1.聚焦用户整体体验流程的各关键节点，通过不同层级的转情况，迅速定位流失环节，找到可优化的短板，提升用户体验或优化整体路径

    2.通过同漏斗分析模型不同用户属性则可以观察各流程步骤转化率的差异对比，了解转化率最高的用户群体，分析漏斗合理性，并针对转化率异常环节进行调整。

事件分析

    事件指的是用户操作产品的某个行为，事件分析是对用户行为事件的指标进行统计、维度细分、筛选等分析操作，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。

事件分为两大类别：元事件（未经过任何处理的原始埋点事件）/虚拟事件（基于元事件通过算法计算出来的事件，如APP启动事件的次数/APP元素点击的次数）

    而事件分析最有价值的点在于从各种维度去分析事件的指标数据，例如：我们设置APP每日启动次数为事件，渠道来源为事件分析的维度，则可以知道不同渠道来源用户的日活跃，反向排序则可以帮助筛查一些用户价值不高的渠道，减少渠道广告投入成本。

留存分析

    留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

    留存分析模型的搭建对产品有以下价值：

    1.留存率反映的实际上是一种转化率，随着统计数字的变化从而判断产品对客户的吸引力。

    2.宏观上把握用户生命周期长度以及定位产品可改善至之处。

    3.通过分析曲线找到留存最高的功能点或者行为点，例如社交类产品发现当一个新增用户挑选用户关注后留存最高。就可以在产品、运营上做引导设计。首次注册，根据用户的兴趣选项，推荐一些KOL进行关注。

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