3.对比分析
对比分析是把客观事物加以比较,以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价的分析方法 。可以分析同一拨用户在不同时间上的表现，也可以在同一时间分析两波人群的差异（如AB测试） 。
4.关联分析
关联分析是一种常用的挖掘算法，用来发掘数据之间的内在关联，最经典的例子应该就是啤酒与尿布的关系 。通过关联分析来找到与目标相似的群体，找到与目标实际发生行为相似的行为，找到与目标用户商品相似的商品对其进行分析结论的补充 。有助于更全面的了解用户 。
5.用户行为分析
用户行为由简单的5个元素构成：时间、地点、人物、行为以及行为主体，埋点的事件模型也是这样进行构建的，通过对用户行为的分析有助于我们了解用户的使用习惯，例如：使用时间偏好，使用习惯，付费偏好、使用路径，兴趣，甚至心理特征等 。
6.用户生命周期分析
用户生命周期起源于营销学里面的客户生命周期，也就是对用户从开始使用到完全弃用这段时期的管理 。用户生命周期分为引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期 。不同时期的用户有不同的行为特征，也对应不同的策略：
引入期：扩大宣传，引起注意，培养习惯；
成长期：促进活跃，提升依赖；
成熟期：提升好感、激励刺激、促进传播；
休眠期：适当刺激，提升活跃；
流失期：精准分析，进行召回 。
以上分析方法算是对用户分析的一些通用方法，大家要结合分析的目标、业务形态以及平台上所有的数据以及功能选择适合自己的分析方式，也可以引入心理学、人口学、数据挖掘等多种策略综合对用户进行分析 。
04总结
本文简单描述了CDP的一些概念和知识点，更多的还是要各位同学理解CDP的思想，掌握分析用户的方法 。通过精细化的手段实现业务的持续增长，以上希望可以给有相关需求的小伙伴一些解惑 。也欢迎大家进行线下交流 。