测试数据分析方法

⑴ 数据分析方法有哪些

数据分析方法主要包括以下九种：
1. 公式拆解法：通过公式层层分解指标的影响因素进行分析。例如，分析某产品销售额较低的原因，可用公式法分解。
2. 对比分析法：通过对两组或多组数据进行比较，找出差异和规律。对比法常用于时间维度上的同比和环比、增长率、定基比等，以及与竞争对手的对比、类别之间的对比等。
3. A/B测试法：分别让类似访客群组访问Web或App界面或流程的两个或多个版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，分析评估出最好版本。
4. 象限分析法：通过对两种及以上维度的划分，运用坐标方式表达出想要的价值，从而转化为策略。象限法常用于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。
5. 帕累托分析法：基于二八法则，找出关键的20%数据，分析其产生的80%效果。常用于产品分类、客户及客户交易额等分析。
6. 漏斗分析法：用于分析用户从开始事件到结束事件的行为路径，衡量网站优化效果或营销推广效果，了解用户行为偏好。
7. 路径分析法：追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，用于衡量网站优化效果或营销推广效果，了解用户行为偏好。
8. 留存分析法：针对新用户在一定时间后的特定属性和行为进行分析，留存率按周期分为日留存、周留存和月留存。
9. 聚类分析法：将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。常见聚类方法有K均值、谱聚类、层次聚类等。
以上为常用的数据分析方法，各种方法有其特定的应用场景和优势，可根据实际需求选择合适的方法进行分析和应用。

⑵ 常用的5种数据分析方法有哪些

常用的五种数据分析方法包括：

1. 对比分析法：

   • 通过指标对比反映事物数量变化，分为横向对比和纵向对比。
   • 横向对比：比较不同事物在固定时间的数据，如不同等级用户在同一时间的购买价格和销量。
   • 纵向对比：比较同一事物随时间的变化，如本月销售额与上月销售额的对比。

2. 分组分析法：

   • 根据数据性质将整体划分为不同部分，分析内部结构与相互关系，了解发展规律。
   • 属性指标如性别、文化程度，数量指标如年龄、工资。
   • 常与对比分析法结合使用。

3. 预测分析法：

   • 基于当前数据预测未来趋势，包括时间序列预测和回归类预测。
   • 例如，依据历史销售数据预测未来三个月的销售额，或根据用户行为预测可能购买的商品。

4. 漏斗分析法：

   • 专注于事件流程中的转化率，如信用卡申请流程，关注每个环节的用户量变化，形成漏斗状。
   • 帮助业务方监控和管理流程，优化转化率。

5. AB测试分析法：

   • 通过对比A、B两组样本的指标值，评估差异。
   • 例如，对比两种不同风格页面的浏览转化率，了解用户偏好，优化产品设计。