众所周知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。所以很多人都想要成为数据分析行业中的一员，那么，在具体的业务场景中，一般有哪些常见的数据分析方法？

在具体业务中常用的数据分析方法有哪些？开课吧

在具体的业务场景中，一般有以下几种常见的数据分析方法：

数字和趋势

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。

维度分解

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。

用户分群

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。

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转化漏斗

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。

行为轨迹

数据指标本身只是真实情况的一种抽象，通过关注用户的行为轨迹，才能更真实地了解用户的行为。

留存分析

人口红利逐渐消退，拉新变得并不容易，此时留住一个老用户的成本往往要远低于获取一个新用户的成本，因此用户留存成为了每个公司都需要关注的问题。可以通过分析数据来了解留存的情况，也可以通过分析用户行为找到提升留存的方法。

A/B测试

A/B测试通常用于测试产品新功能的上线、运营活动的上线、广告效果及算法等。

数学建模

涉及到用户画像、用户行为的研究时，通常会选择使用数学建模、数据挖掘等方法。比如通过用户的行为数据、相关信息、用户画像等来建立所需模型解决对应问题。