科研數據處理與分析方法

1. 常用數據分析處理方法有哪些

1、漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。

3、分組分析法

分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志(指標)，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。

4、矩陣分析法

矩陣分析法是指根據事物(如產品、服務等)的兩個重要屬性(指標)作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。

2. 醫學論文寫作中分析數據的統計方法有哪些

科學研究很早就已經從簡單的定性分析深入到細致的定量分析，科研工作者要面對大量的數據分析問題，科研數據的統計分析結果直接影響著論文的結果分析。在醫學科研寫作中，實驗設計的方法直接決定了數據採取何種統計學方法，因為每種統計方法都要求數據滿足一定的前提和假定，所以論文在實驗設計的時候，就要考慮到以後將採取哪種數據統計方法更可靠。醫學統計方法的錯誤千差萬別，其中最主要的就是統計方法和實驗設計不符，造成數據統計結果不可靠。下面，醫刊匯編譯列舉一些常見的可以避免的問題和錯誤：

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一、數據統計分析方法使用錯誤或不當。醫學論文中，最常見的此類錯誤就是實驗設計是多組研究，需要對數據使用方差分析的時候，而作者都採用了兩樣本的均數檢驗。
二、統計方法闡述不清楚。在同一篇醫學論文中，不同數據要採取不同統計處理方法，這就需要作者清楚地描述出每個統計值採用的是何種統計學方法，但在許多使用一種以上數據統計分析方法的醫學論文中，作者往往只是簡單地把論文採用的數據統計方法進行了整體羅列，並沒有對每個數據結果分析分別交代具體的統計方法，這就很難讓讀者確認某一具體結果作者到底採用的是何種數據分析方法。
三、統計表和統計圖缺失或者重復。統計表或者統計圖可以直觀地讓讀者了解統計結果。一個好的統計表或統計圖應該具有獨立性，即作者即使不看文章內容，也可從統計表或統計圖中推斷出正確的實驗結果。而一些醫學論文只是簡單地堆砌了大量的統計數字，缺乏直觀的統計圖或表；或者雖然也列出了統計表或統計圖，但表或圖內缺項很多，讓讀者難以從中提取太多有用的信息。
另外，也有作者為了增加文章篇幅，同時列出統計表和統計圖，造成不必要的浪費和重復。統計表的優點是詳細，便於分析研究各類問題。統計圖(尤其是條形統計圖)的優點是能夠直觀反映變數的數量差異。
醫學論文中對數據統計結果的解釋，最常見的兩個錯誤就是過度信賴P值(結果可信程度的一個遞減指標)和迴避陰性結果。前一個錯誤的原因是因為一些作者對P值含義理解有誤，把數據的統計學意義和研究的臨床意義混淆。所以醫學研究人員一定要注意不能單純依靠統計值武斷地得出一些結論，一定要把統計結果和臨床實踐結合在一起，這樣才會避免出現類似的錯誤。
至於迴避陰性結果，只提供陽性結果，是因為不少作者在研究設計時，難以擺脫的一種單向的思維定式就是主觀地先認定自己所預想的某種結果結論。在歸納某種結果原因時，從一個方向的實驗就下完美的結論，尤其是如果這個結論可能對實際情形非常有意義時。這樣的思維定勢過於強調統計差異的顯著性，有時會刻意迴避報道差異的不顯著結果，不思考和探究差異不顯著的原因和意義，反而會因此忽視一些重大的科學發現。

3. 數據分析方法

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

4. 常用數據分析與處理方法

一、漏斗分析法：漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中
二、留存分析法：留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。
三、分組分析法：分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志（指標），把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。
四、矩陣分析法：矩陣分析法是指根據事物（如產品、服務等）的兩個重要屬性（指標）作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。

5. 數據分析的步驟是什麼

1.問題定義
比較典型的場景是我們需要針對企業的數據進行分析，比如公司通常會有銷售數據、用戶數據、運營數據、產品生產數據……你需要從這些數據里獲得哪些有用的信息，對策略的制定進行指導呢？又比如你需要做的是一份市場調研或者行業分析，那麼你需要知道你需要獲得關於這個行業的哪些信息。
首先你需要確定去分析的問題是什麼？你想得出哪些結論？
比如某地區空氣質量變化的趨勢是什麼？
王者榮耀玩家的用戶畫像是什麼樣的？經常消費的是那類人？
影響公司銷售額增長的關鍵因素是什麼？
生產環節中影響產能和質量的核心指標是什麼？
如何對分析用戶畫像並進行精準營銷？
如何基於歷史數據預測未來某個階段用戶行為？
這些問題可能來源於你已有的經驗和知識。比如你已經知道每周的不同時間用戶購買量不一樣，那麼你可以通過分析得出銷量和時間的精確關系，從而精準備貨。又比如你知道北京最近幾年的空氣質量是在變壞的，可能的因素是工廠排放、沙塵暴、居民排放、天氣因素等，那麼在定義問題的時候你就需要想清楚，需要針對哪些因素進行重點分析。
有些問題則並不清晰，比如在生產環節中，影響質量的核心指標是什麼，是原材料？設備水平？工人水平？天氣情況？某個環節工藝的復雜度？某項操作的重復次數？……這些可能並不明顯，或者你是涉足新的領域，並沒有非常專業的知識，那麼你可能需要定義的問題就需要更加寬泛，涵蓋更多的可能性。
問題的定義可能需要你去了解業務的核心知識，並從中獲得一些可以幫助你進行分析的經驗。從某種程度上說，這也是我們經常提到的數據思維。數據分析很多時候可以幫助你發現我們不容易發現的相關性，但對問題的精確定義，可以從很大程度上提升數據分析的效率。
如何更好地定義問題？
這就需要你在長期的訓練中找到對數據的感覺，開始的時候你拿到特別大的數據，有非常多的欄位，可能會很懵逼，到底應該從什麼地方下手呢？
但如果有一些經驗就會好很多。比如，你要研究影響跑步運動員速度的身體因素，那麼我們可能會去研究運動員的身高、腿長、體重、甚至心率、血壓、臂長，而不太會去研究運動員的腋毛長度，這是基於我們已有的知識。又比如我們要分析影響一個地方房價的因素，那麼我們可能會有一些通用的常識，比如城市人口、地理位置、GDP、地價、物價水平，更深入的可能會有產業格局、文化狀態、氣候情況等等，但一般我們不會去研究城市的女孩長相，美女佔比。
所以當你分析的問題多了之後，你就會有一些自己對數據的敏感度，從而養成用數據分析、用數據說話的習慣。這個時候你甚至可以基於一些數據，根據自己的經驗做出初步的判斷和預測（當然是不能取代完整樣本的精準預測），這個時候，你就基本擁有數據思維了。

2.數據獲取
有了具體的問題，你就需要獲取相關的數據了。比如你要探究北京空氣質量變化的趨勢，你可能就需要收集北京最近幾年的空氣質量數據、天氣數據，甚至工廠數據、氣體排放數據、重要日程數據等等。如果你要分析影響公司銷售的關鍵因素，你就需要調用公司的歷史銷售數據、用戶畫像數據、廣告投放數據等。
數據的獲取方式有多種。
一是公司的銷售、用戶數據，可以直接從企業資料庫調取，所以你需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。比如你可以根據你的需要提取2017年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。
第二種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。當然這種方式也有一些缺陷，通常數據會發布的比較滯後，但通常因為客觀性、權威性，仍然具有很大的價值。
第三種是編寫網頁爬蟲，去收集互聯網上的數據。比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析，這算是非常靠譜的市場調研、競品分析的方式了。
當然，比較BUG的一點是，你通常並不能夠獲得所有你需要的數據，這對你的分析結果是有一定影響的，但不不影響的是，你通過有限的可獲取的數據，提取更多有用的信息。

3.數據預處理
現實世界中數據大體上都是不完整，不一致的臟數據，無法直接進行數據分析，或分析結果差強人意。數據預處理有多種方法：數據清理，數據集成，數據變換，數據歸約等。把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。
那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。
當然在這里我們還可能會有數據的分組、基本描述統計量的計算、基本統計圖形的繪制、數據取值的轉換、數據的正態化處理等，能夠幫助我們掌握數據的分布特徵，是進一步深入分析和建模的基礎。

4.數據分析與建模
在這個部分需要了解基本的數據分析方法、數據挖掘演算法，了解不同方法適用的場景和適合的問題。分析時應切忌濫用和誤用統計分析方法。濫用和誤用統計分析方法主要是由於對方法能解決哪類問題、方法適用的前提、方法對數據的要求不清等原因造成的。
另外，選擇幾種統計分析方法對數據進行探索性的反復分析也是極為重要的。每一種統計分析方法都有自己的特點和局限，因此，一般需要選擇幾種方法反復印證分析，僅依據一種分析方法的結果就斷然下結論是不科學的。
比如你發現在一定條件下，銷量和價格是正比關系，那麼你可以據此建立一個線性回歸模型，你發現價格和廣告是非線性關系，你可以先建立一個邏輯回歸模型來進行分析。
一般情況下，回歸分析的方法可以滿足很大一部分的分析需求，當然你也可以了解一些數據挖掘的演算法、特徵提取的方法來優化自己的模型，獲得更好地結果。

5.數據可視化及數據報告的撰寫
分析結果最直接的結果是統計量的描述和統計量的展示。
比如我們通過數據的分布發現數據分析工資最高的5個城市，目前各種語言的流行度排行榜，近幾年北京空氣質量的變化趨勢，避孕套消費的地區分布……這些都是我們通過簡單數據分析與可視化就可以展現出的結果。
另外一些則需要深入探究內部的關系，比如影響產品質量最關鍵的幾個指標，你需要對不同指標與產品質量進行相關性分析之後才能得出正確結論。又比如你需要預測未來某個時間段的產品銷量，則需要你對歷史數據進行建模和分析，才能對未來的情況有更精準的預測。
數據分析報告不僅是分析結果的直接呈現，還是對相關情況的一個全面的認識。我們經常看到一些行業分析報告從不同角度、深入淺析地剖析各種關系。所以你需要一個講故事的邏輯，如何從一個宏觀的問題，深入、細化到問題內部的方方面面，得出令人信服的結果，這需要從實踐中不斷訓練。

數據分析的一般流程總的來說就是這幾個步驟：問題定義、數據獲取、數據預處理、數據分析與建模、數據可視化與數據報告的撰寫。

6. spss數據分析方法五種是什麼

線性模型；點擊分析，一般線性模型，單變數，設置因變數和固定因子，點擊確定即可。圖表分析。回歸分析；點擊分析，打開回歸，設置自變數和因變數數據，點擊確定即可。直方圖分析。統計分析。

軟體功能：

SPSS是世界上最早採用圖形菜單驅動界面的統計軟體，它最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結果美觀漂亮。它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來，使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，對話框展示出各種功能選擇項。

用戶只要掌握一定的Windows操作技能，精通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的科研工作服務。SPSS採用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據，數據介面較為通用，能方便的從其他資料庫中讀入數據。

其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足非統計專業人士的工作需要。輸出結果十分美觀，存儲時則是專用的SPO格式，可以轉存為HTML格式和文本格式。

7. 常用的數據處理方法

前面所述的各種放射性測量方法，包括航空γ能譜測量，地面γ能譜測量和氡及其子體的各種測量方法，都已用在石油放射性勘查工作之中。數據處理工作量大的是航空γ能譜測量。

（一）數據的光滑

為了減少測量數據的統計漲落影響及地面偶然因素的影響，對原始測量數據進行光滑處理。消除隨機影響。

放射性測量數據光滑，最常用的光滑方法是多項式擬合移動法。在要光滑測量曲線上任取一點，並在該點兩邊各取m個點，共有2m+1點；用一個以該點為中心的q階多項式對這一曲線段作最小二乘擬合，則該多項式在中心點的值，即為平滑後該點的值。用此法逐點處理，即得光滑後的曲線，光滑計算公式（公式推導略）為

核輻射場與放射性勘查

式中：y_i+j、為第i點光滑前後的值；為系數；為規范化常數。

五點光滑的二次多項式的具體光滑公式為

核輻射場與放射性勘查

如果一次光滑不夠理想，可以重復進行1～2次，但不宜過多重復使用。

光滑方法，還有傅里葉變換法，以及多點平均值法，多點加權平均值法等。

使用那種方法選定之後，一般都通過編程存入計算機，進行自動化處理。

圖7-2-1是美國東得克薩斯州一個油田上的航空γ放射性異常中的兩條剖面圖（A-B和B-C）。經過光滑處理後，低值連續，清晰明顯，與油田對應的位置較好。說明四個油藏都在鈾（w（U））和鉀（w（K））的低值位置。

圖7-2-1 美國東得克薩斯油田航空γ放射性異常剖面圖

（二）趨勢面分析方法

趨勢分析主要反映測量變數在大范圍（區域）連續變化的趨勢。在原始數據中常含有許多隨機誤差和局部點異常，直觀反映是測量曲線上下跳動或小范圍突變。使用趨勢分析處理是為了得到研究區域輻射場的總體分布趨勢。

趨勢面分析，實質上是利用多元回歸分析，進行空間數據擬合。根據計算方法不同，又可分為圖解法趨勢面分析和數學計演算法趨勢面分析。圖解法趨勢面分析的基本思路是對觀測數據採用二維方塊取平均值法，或滑動平均值法計算趨勢值。方塊平均值法是對每一方塊內的數據取平均值，作為該方塊重心點的趨勢值。滑動平均值法是設想一個方框，放在測區數據分布的平面圖上，把落在方框內的測點數據取平均值，記在方框中心上，最後得到趨勢面等值圖。一般講做一次是不夠的，需要如此重復3～9次。一般都有專門程序可供使用（不作詳述）。如圖7-1-14（a）為原始數據等值圖，中間有許多呈點狀高值或低值分布，經過四次趨勢面分析之後可以清楚地看出三個低值異常區。

計演算法趨勢面分析是選定一個數學函數，對觀測數據進行擬合，給出一個曲線。擬合函數常用的有多項式函數，傅里葉級數，三角函數以及指數函數的多項式函數等。目前以二維多項式函數應用最多。

（三）岩性影響及其校正分析

不同岩石、不同土壤中放射性核素含量是有差別，有的相差還比較大，有的相差甚至超過10%～20%。這是油田放射性測量的主要影響因素。

一個測區可能出現不同土壤分布，把不同放射性水平的土壤上測量結果校正到同一水平（叫歸一化方法）是非常重要的工作，主要有下面三種方法。

1.確定土壤核素含量的歸一化方法

利用γ能譜測量資料，根據測區地質圖或土壤分布圖，分別統計總道的總計數率和鈾、釷、鉀含量的平均值。然後進行逐點校正，即逐點減去同類土壤的平均值，其剩餘值即為異常值。

核輻射場與放射性勘查

式中：分別為第 i類土壤中測點 j的總計數和鈾、釷、鉀含量。分別為i類土壤的平均總計數和鈾、釷、鉀的平均值。分別為扣除各類土壤平均值後的剩餘值，即為各測點不同土壤校正後的歸一化的油田的放射性異常。根據需要可以用來繪制平面剖面圖或等值線圖，即為經過不同岩性（土壤）校正後的油田放射性異常圖。

這個方法的缺點是計算工作量較大。

2.用釷歸一化校正鈾、鉀含量

對自然界各種岩石中的釷、鈾、鉀含量的相關性研究（D.F.Saundr，1987），發現它們的含量具有很好的相關性（表7-2-2）；而且隨岩性不同含量確有相應的增加或減小，據此可以利用釷的含量計算鈾和鉀的含量。釷有很好的化學穩定性，釷在地表環境條件下基本不流失。因此，利用釷含量計算出來的鈾、鉀含量，應當是與油藏存在引起的鈾、鉀

表7-2-2 幾種岩石的釷、鈾、鉀含量

異常無關的正常值。用每點實測的鈾、鉀，減去計算的正常值，那麼每個測點的鈾、鉀剩餘值（差值）應當是油氣藏引起的異常值。這樣就校正了岩性（土壤）變化的影響。

對於航空γ能譜測量的總道計數率，也同樣可以用釷含量（或計數率）歸一化校正總道計數率，效果也非常好。

具體方法如下。

1）對鈾、鉀的歸一化校正。

2）根據航空γ能譜測量或地面γ能譜測量數據，按測線計算鈾、釷、鉀含量。根據岩石（土壤）中釷與鈾，釷與鉀的相關關系（表7-2-1），認為鈾和釷存在線性關系，鉀和釷存在對數線性關系，於是建立相應的擬合關系式。

核輻射場與放射性勘查

式中：A、B、A′、B′為回歸系數（對每個測區得到一組常數）；w_i（Th）為測點i實測的釷含量；w_點i（U）、w_點i（K）為i點由釷含量計算的鈾、鉀含量。

計算每個測點的鈾、鉀剩餘值：

核輻射場與放射性勘查

式中：w_i（U）、w_i（K）為測點i的實測值。剩餘值Δw_i（U）和Δw_i（K）為油藏引起的異常值。

南陽-泌陽航空γ能譜測區，測得的釷、鈾、鉀含量，按釷含量分間隔，計算其平均值，列於表7-2-3。根據此表中數據，由（7-2-7）和（7-2-8）式得：

核輻射場與放射性勘查

表7-2-3 南陽-泌陽航空γ能譜計算的釷、鈾、鉀

3）對總道γ計數率的歸一化校正。釷比較穩定，可以認為與油氣藏形成的放射性異常無關。經研究得知，原岩的總道計數率（I_點i）與釷含量的對數值存在近似的線性關系，即

核輻射場與放射性勘查

根據γ能譜實測數據求得實測i點的總道計數率（I_i）與I_點i的差值：

核輻射場與放射性勘查

即為消除岩性影響的，由油氣藏引起的γ總計數率異常值。

圖7-2-2 釷歸一化校正岩性影響的結果

圖7-2-2為任丘雙河油田，兩條測線（1100線和11010線）。用釷歸一化法，消除岩性影響的結果。油田邊界高值和油田上方低值，除鉀11010線外都比較明顯清晰。與已知油田邊界基本一致。

8. 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

9. 實驗方法和數據分析方法，看看其中數據情況，怎麼處理的

實驗數據處理的幾種方法
物理實驗中測量得到的許多數據需要處理後才能表示測量的最終結果。對實驗數據進行記錄、整理、計算、分析、擬合等，從中獲得實驗結果和尋找物理量變化規律或經驗公式的過程就是數據處理。它是實驗方法的一個重要組成部分，是實驗課的基本訓練內容。本章主要介紹列表法、作圖法、圖解法、逐差法和最小二乘法。
1.4.1 列表法
列表法就是將一組實驗數據和計算的中間數據依據一定的形式和順序列成表格。列表法可以簡單明確地表示出物理量之間的對應關系，便於分析和發現資料的規律性，也有助於檢查和發現實驗中的問題，這就是列表法的優點。設計記錄表格時要做到：
（1）表格設計要合理，以利於記錄、檢查、運算和分析。
（2）表格中涉及的各物理量，其符號、單位及量值的數量級均要表示清楚。但不要把單位寫在數字後。
（3）表中數據要正確反映測量結果的有效數字和不確定度。列入表中的除原始數據外，計算過程中的一些中間結果和最後結果也可以列入表中。
（4）表格要加上必要的說明。實驗室所給的數據或查得的單項數據應列在表格的上部，說明寫在表格的下部。
1.4.2 作圖法
作圖法是在坐標紙上用圖線表示物理量之間的關系，揭示物理量之間的聯系。作圖法既有簡明、形象、直觀、便於比較研究實驗結果等優點，它是一種最常用的數據處理方法。
作圖法的基本規則是：
（1）根據函數關系選擇適當的坐標紙（如直角坐標紙，單對數坐標紙，雙對數坐標紙，極坐標紙等）和比例，畫出坐標軸，標明物理量符號、單位和刻度值，並寫明測試條件。
（2）坐標的原點不一定是變數的零點，可根據測試范圍加以選擇。，坐標分格最好使最低數字的一個單位可靠數與坐標最小分度相當。縱橫坐標比例要恰當，以使圖線居中。
（3）描點和連線。根據測量數據，用直尺和筆尖使其函數對應的實驗點准確地落在相應的位置。一張圖紙上畫上幾條實驗曲線時，每條圖線應用不同的標記如「+」、「×」、「·」、「Δ」等符號標出，以免混淆。連線時，要顧及到數據點，使曲線呈光滑曲線（含直線），並使數據點均勻分布在曲線（直線）的兩側，且盡量貼近曲線。個別偏離過大的點要重新審核，屬過失誤差的應剔去。