測試數據分析方法

⑴ 數據分析方法有哪些

數據分析方法主要包括以下九種：
1. 公式拆解法：通過公式層層分解指標的影響因素進行分析。例如，分析某產品銷售額較低的原因，可用公式法分解。
2. 對比分析法：通過對兩組或多組數據進行比較，找出差異和規律。對比法常用於時間維度上的同比和環比、增長率、定基比等，以及與競爭對手的對比、類別之間的對比等。
3. A/B測試法：分別讓類似訪客群組訪問Web或App界面或流程的兩個或多個版本，收集各群組的用戶體驗數據和業務數據，分析評估出最好版本。
4. 象限分析法：通過對兩種及以上維度的劃分，運用坐標方式表達出想要的價值，從而轉化為策略。象限法常用於產品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。
5. 帕累托分析法：基於二八法則，找出關鍵的20%數據，分析其產生的80%效果。常用於產品分類、客戶及客戶交易額等分析。
6. 漏斗分析法：用於分析用戶從開始事件到結束事件的行為路徑，衡量網站優化效果或營銷推廣效果，了解用戶行為偏好。
7. 路徑分析法：追蹤用戶從某個開始事件直到結束事件的行為路徑，用於衡量網站優化效果或營銷推廣效果，了解用戶行為偏好。
8. 留存分析法：針對新用戶在一定時間後的特定屬性和行為進行分析，留存率按周期分為日留存、周留存和月留存。
9. 聚類分析法：將看似無序的對象進行分組、歸類，以達到更好地理解研究對象的目的。常見聚類方法有K均值、譜聚類、層次聚類等。
以上為常用的數據分析方法，各種方法有其特定的應用場景和優勢，可根據實際需求選擇合適的方法進行分析和應用。

⑵ 常用的5種數據分析方法有哪些

常用的五種數據分析方法包括：

1. 對比分析法：

   • 通過指標對比反映事物數量變化，分為橫向對比和縱向對比。
   • 橫向對比：比較不同事物在固定時間的數據，如不同等級用戶在同一時間的購買價格和銷量。
   • 縱向對比：比較同一事物隨時間的變化，如本月銷售額與上月銷售額的對比。

2. 分組分析法：

   • 根據數據性質將整體劃分為不同部分，分析內部結構與相互關系，了解發展規律。
   • 屬性指標如性別、文化程度，數量指標如年齡、工資。
   • 常與對比分析法結合使用。

3. 預測分析法：

   • 基於當前數據預測未來趨勢，包括時間序列預測和回歸類預測。
   • 例如，依據歷史銷售數據預測未來三個月的銷售額，或根據用戶行為預測可能購買的商品。

4. 漏斗分析法：

   • 專注於事件流程中的轉化率，如信用卡申請流程，關注每個環節的用戶量變化，形成漏斗狀。
   • 幫助業務方監控和管理流程，優化轉化率。

5. AB測試分析法：

   • 通過對比A、B兩組樣本的指標值，評估差異。
   • 例如，對比兩種不同風格頁面的瀏覽轉化率，了解用戶偏好，優化產品設計。