数据分析对于企业商业价值的提升起到了至关重要的作用。在具体的业务场景中，梳理一些常见的数据分析方法。
数字和趋势分析法
采用数字和趋势图进行数据信息的展示最为直观，从具体的数字和趋势走向中可以更好地得到数据信息，有助于提高决策的准确性和实时性。
比如将某app或某网站的uv、pv等指标统一汇总到一个数据看板上，进行实时更新。这样的一个数据看板使得数字和趋势一目了然，非常直观。
对比分析法
顾名思义，就是将不同事物的某个指标进行对比，从中发现事物在该指标数量上的差异和变化。这种对比通常有两种：纵向对比和横向对比。
可以把时间想象成一条纵轴，纵向对比就是同一事物的指标在不同时间节点上进行对比。例如，新华书店里的《数据分析72问》这本书在这一年的各个季度的销售量。其他的如同比（销售量在今年的1月和上一年的1月对比）、环比（销售量在这个月和上个月对比）、定基比（销售量均和之前的1-3月对比）等。
横向对比就是在固定的时间节点上，不同事物的同一指标进行对比。例如，京东、当当网、亚马逊、淘宝在本月的图书销售量对比。
维度分解分析法
当单一的数字或趋势过于宏观时，我们可以通过不同维度对数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在进行维度选择时，需要考虑此维度对于分析结果的影响。
比如某app的日活突然下降了，可以通过拆分新老用户、渠道、app版本、地区、设备等维度，发现问题所在，也就是将宏观的问题拆分成小的问题去聚焦问题所在。
用户分群分析法
用户分群即指针对符合某种特定行为或具有共同背景信息的用户，进行归类处理。也可通过提炼某一类用户的特定信息，为该群体创建用户画像。
例如使用同一app的用户可以按照地址进行用户群体的划分，可分为“北京”、“上海”、“杭州”等。由此便可进一步观察某一用户群体的一些行为或数据指标，如app使用时长，使用频度，购买次数、购买金额等，以此来创建该用户群体的画像。
用户分群的意义在于我们可以针对具有特定行为或特定背景的用户，进行针对性的用户运营和产品优化，比如对具有“放弃支付或支付失败”的用户进行对应优惠券的发放，以此来实现精准营销，大幅提高用户的支付意愿和成交量。
逻辑树分析法
如果你分析的目的是想把复杂的事情变简单，可以使用逻辑树分析法。有名的费米问题就是使用逻辑树分析法。
在求职面试中，也经常会考察这种问题：
全国有多少个产品经理？深圳地铁高峰期客流量多大？
公司楼下摆小摊月入多少？
这些估算类的问题都可以拆解成逻辑树，把一个复杂的问题细分到可以具体量化的问题上。
转化漏斗分析法
绝大部分商业变现的流程，都可归纳为漏斗。漏斗分析是常见的一种数据分析手段，比如常见的用户注册转化漏斗，电商下单漏斗。整个漏斗分析的过程就是用户从前到后转化的路径，通过漏斗分析可以得到转化效率。
这其中包含三个要点：
其一，整体的转化效率。
其二，每一步（转化节点）的转化效率。
其三，在哪一步流失最多，原因是什么，这些流失的用户具有什么特征。
