数据分析最常用的六种方法包括：漏斗法，对比法，相关分析法，ABtest，聚类分析法，埋点分析法。

1、漏斗法

漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中，有趣的是很多的互联网app也通过类似的算法来主导内容的传播。 漏斗图形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。

整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。 还有经典的增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略热火推荐分析预测。

2、对比法

对比法，也叫对比分析法或者比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。 在互联网行业的应用主要是围绕着核心指标进行对比分析，我们常常利用平均值、中位数、GMV、等相关核心业务指标来比对行业指标，借此来判断公司所面临的问题和难点。

对比分析法也包括横向比较及纵向比较。横向比较即同一时间下不同总体指标的对比，如今日头条同领域作者文章阅读量对比，粉丝数对比等；纵向比较不同时间条件下同一总体指标的对比，如本月文章阅读量与上月阅读量进行对比，本月粉丝增长数与上月增长数进行对比等。 通过对比分析，可以直接观察到目前的运营水平，一方面找到当前已经处于优秀水平的方面，后续予以保持；另一方面及时发现当前的薄弱环节，重点突破。

3、相关分析法

相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。 相关分析法常用于，对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它能描述客观事物相互间关系密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。 互联网企业往往通过长期的数据观测能找到自己的北极星数据，即在其它数据相对稳定的情况下，当一个数据改变了，另一个数据也随之改变，我们验证这个两个数据互为因果数据，假设当销售人员增加了公司业绩量有了明显的提升，在其它数据变化不大的情况下，销售人员的增加就是这个企业的北极星数据，它的变化直接提升了业绩本身。

4、ABtest

在互联网公司的业务发展过程中，用户增长是永恒的主题，因为没有增长也就没有发展，所以在业务发展的早期产品迭代速度往往是越快越好。在现实的产品设计场景中，我们经常会遇到多个设计方案的选择。 例如，App或网页端某个页面的某个按钮的颜色是用蓝色还是红色，是放在左边还是右边？传统的解决方案通常是集体表决或由某位Leader拍板，类似的选择还有很多，从概率上很难保证传统的选择策略每次都是有效的，而ABTest显然是一种更加科学的方法。 ABTest，简单来说，就是为同一个产品目标制定两个方案（比如两个页面一个用红色的按钮、另一个用蓝色的按钮），让一部分用户使用A方案，另一部分用户使用B方案，然后通过日志记录用户的使用情况，并通过结构化的日志数据分析相关指标，如点击率、转化率等，从而得出那个方案更符合预期设计目标，并最终将全部流量切换至符合目标的方案。

根据ABtest的7个步骤： 提出问题 (试验目的)； 猜想或假设 (实验假设)； 设计实验 (试验设计)； 进行实验 (数据采集)； 分析数据 (数据分析)； 得出结论 (报告呈现)； 评估反馈 (建议反馈) 以上是ABtest比较简单的应用，在互联网广告投放上ABtest方法则发挥着更大的作用。一个优秀的投放经理常常建立多个投放计划，换素材不换投放群体、素材不变换投放群体、他们通过一次次的分组实验来测试什么样的用户对我们的产品感兴趣，效果更好，付费意愿更强，等等。我们得出的数据反馈意见，往往是持续优化的基石。

5、聚类分析法

聚类分析法是理想的多变量统计方法，主要有分层聚类法和迭代聚类法。聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方法。 例如，我们可以根据各个银行网点的储蓄量、人力资源状况、营业面积、特色功能、网点级别、所处功能区域等因素情况，将网点分为几个等级，再比较各银行之间不同等级网点数量对比状况。 常常被我们应用的用户等级体系及其基础的原理支持，就是聚类分析法。

6、埋点分析法

埋点分析法，早期是网站分析的一种常用的数据采集手段，其基本的逻辑就是通过网站布点来完成用户主观行为数据的收集，为决策提供参考和帮助。 因为它简单而有效，后来也被常用于app本身、广告落地页、信息流广告等相关领域，是一种良好的私有化部署数据采集方式。

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