数据分析很痛苦？5类问题建议、8大分析方法帮到你( 三 ) _大数据

3. 多维分解法
把一种产品或一种市场现象，放到一个两维以上的空间坐标上来进行分析。
4. 用户分群
根据用户与产品之间的互动程度进行划分，以更好经营用户。
5. 用户细查
用户抽样，具体观察用户在行为、交易上的特征数据，以观察是否具有显著特征，反推宏观数据，找出数据规律。
6. 漏斗分析法
对业务流程节点进行划分，建立整个业务流程的转化漏斗，并追踪分析。
7. 留存分析
用户注册后，追踪该用户次日/周/月的活跃情况。
8. AB测试法
A/B测试的实质是对照试验，即通过对几个不同的版本进行对比，从而选出最优解。

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八、学习日程
因为计划常常赶不上变化，因此这里希望同学们列的是日程，而不是计划。这部分分两步：第一步搞清楚自己需要什么，第二步，制定适合的学习日程。
step1：需要什么根据第五节的数据分析类型，梳理日常高频分析场景。总结自己的薄弱环节：可以反思分析过程，做什么最痛苦和请教大佬们都有哪些高超技艺？选一个自己未来钻研的方向：行业分析、BI方向、机器学习。
以上，确定一个学习优先级。
step2：学习日程一个可持续性的学习习惯：什么时候学习效率最高，最可执行。一个阶段性的学习目标：先看excel的基本知识，再看统计学，再学SQL 。定期时间日程安排，具体的日程编排根据自己的时间来。
九、数据分析工具
最后一部分，我们先来作下热身学习吧，奉献上excel的必备技能，以下仅划下重点：

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好了，本周的分享就到这里了，我们下周再见。