对于具体的业务场景问题，我们又该怎么办呢？我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品 GrowingIO 对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后1481百科网小编给大家分享这 8 种常见的数据分析方法。
一、数字和趋势
看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。
对于电子商务网站，流量是非常重要的指标。上图中，我们将网站的访问用户量（UV）和页面浏览量（PV）等指标汇汇聚到统一的数据看板（Dashboard），并且实时更新。这样的一个数据看板，核心数字和趋势一目了然，对于首席增长官来说一目了然。
二、维度分解
当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。
举个例子，当监测到网站流量异常时，可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等等维度，发现问题所在。图 7 中，当天网站的访问用户量显著高于上周，这是什么原因呢？当我们按照访问来源对流量进行维度拆分时（图 9 ），不难发现直接访问来源的访问量有非常大的提升，这样就进一步把问题聚焦了。
三、用户分群
针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群（segmentation ）的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。 例如访问购物网站、寄送地址在北京的用户，可以被归类为“北京”用户群体。而针对“北京”用户群体，我们可以进一步观察他们购买产品的频度、类别、时间，这样我们就创建出该用户群体的画像。
在数据分析中，我们往往针对特定行为、特定背景的用户进行有针对性的用户运营和产品优化，效果会更加明显。上图中，我们通过 GrowingIO 的用户分群功能将一次促销活动中支付失败的用户挑选出来，然后推送相应的优惠券。这样精准的营销推广，可以大幅度提高用户支付的意愿和销售金额。
四、转化漏斗
绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。
其中，我们往往关注三个要点：
第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少？
第二，每一步的转化率是多少？
第三，哪一步流失最多，原因在什么地方？流失的用户符合哪些特征？
上图中注册流程分为 3 个步骤，总体转化率为45.5%；也就是说有 1000 个用户来到注册页面，其中 455 个成功完成了注册。但是我们不难发现第二步的转化率是 56.8% ，显著低于第一步 89.3% 和第三步转化率 89.7%，可以推测第二步注册流程存在问题。显而易见第二步的提升空间是最大的，投入回报比肯定不低；如果要提高注册转化率，我们应该优先解决第二步。
五、行为轨迹
关注行为轨迹，是为了真实了解用户行为。数据指标本身往往只是真实情况的抽象，例如，网站分析如果只看访问用户量（UV）和页面访问量（PV）这类指标，断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。
通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品、投放内容。
上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，最后又回到官网首页。网站购买转化率低，以往的业务数据无法告诉你具体的原因；通过分析上面的用户行为轨迹，可以发现一些产品和运营的问题（比如是不是商品不匹配等等），从而为决策提供依据。
六、留存分析
在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。每一款产品，每一项服务，都应该核心关注用户的留存，确保做实每一个客户。我们可以通过数据分析理解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。
在 LinkedIn，增长团队通过数据发现，如果新用户进来后添加 5 个以上的联系人（上图红色线条），那么他/她在 LinkedIn 上留存要远远高于那些没有添加联系人（上图绿色和紫色的线条）的留存。 这样，添加联系人称为 LinkedIn 留存新用户的最核心手段之一。
除了需要关注整体用户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等等，这些都是常见的留存分析场景。
七、A/B 测试
A/B 测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试不同产品或者功能设计的效果，市场和运营可以通过 A/B 测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。
举个例子，我们设计了两种不同的产品交互形式，通过比较实验组（A 组）和对照组（B 组）的访问时长和页面浏览量两个衡量指标，来评估哪一种交互形式更佳。
要进行 A/B 测试有两个必备因素：第一，有足够的时间进行测试；第二，数据量和数据密度较高。因为当产品流量不够大的时候，做 A/B 测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样大体量的公司，每天可以同时进行上千个 A/B 测试。所以 A/B 测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。
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