在数据分析中，光有数据和工具是不行的，还需要某种清晰可观的途径将数据内含的有效信息挖掘出来，此时数据分析思维就显得尤为重要。就好比中学里要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法等，当然，快速找到适用且简便的能力也很重要，这需要长期的思考训练积累。以下是偏业务的分析里的常见方法：

永远记住来自远方的灵魂拷问：“1.是什么？” “2.有什么用？” “3.如何用？” “4.注意事项？”

一、逻辑树分析法——将复杂问题简单明了化

1：又名问题树、分解树，似于树状图的一种分析方法，

2：将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展

3.经典案例：芝加哥有多少钢琴师？

4.逻辑树方法一般融入在其他具体方法中同时使用

二、PEST分析法——宏观环境分析

1.P是政治(politics)，E是经济(economy)，S是社会(society)，T是技术(technology)，将四个方面结合考虑。

2.在分析一个企业集团所处的背景的时候，通常是通过这四个因素来进行分析企业集团所面临的状况。

3.经典案例：少儿编程行业宏观环境分析

4.宏观分析经常适用于行业、企业状态，对于小型产品有时不太合适。

三、多维度拆解分析方法——从多个角度（维度）思考分析

1.从不同的维度（角度）去分析一个问题

2.可以将复杂现象或者问题具体化，拆分成不同的维度，同时能看到内部的差异

3.经典案例：（1）相亲对象的选取

（2）业务分析：可从指标构成拆解，也可从业务流程拆解。

4.小心辛普森悖论！！有时候整体分析与内部拆分的分析结果是大相径庭的！！！！

四、对比分析法——比较异同

1.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。

2.通常是把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。

3.经典案例：（1）A/Btest 方法即为典型对比方法

A/B 测试，简单来说，就是为同一个目标制定两个方案(比如两个页面)，让一部分用户使用 A 方案，另一部分用户使用 B 方案，记录下用户的使用情况，看哪个方案更符合设计

（2）业务分析：通常选取合适的一致的指标进行对比分析

4.对比分析的指标一定要是相对应的，有时候需要进行一致化处理或者同向处理。

五、假设检验法——逻辑分析、因果推测

1.根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。

2.先对总体的特征作出某种假设，然后通过数据分析验证，最后对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。

3.经典案例：（1）决战中途岛

（2）业务分析

六、AARRR漏斗模型——用户生命周期

1.AARRR是Acquisition（获取用户）、Activation（激活用户）、Retention（提高留存）、Revenue（增加收入）、Refer（增加推荐），这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节

2.分别从这几个方面有针对性的深入挖掘用户，获取收益

3.经典案例

七、RFM模型

1.RFM是3个指标的缩写，最近一次消费时间间隔（Recency），消费频率（Frequency），消费金额（Monetary）

2.通过这3个指标对用户分成了8类来识别用户价值，针对性的服务用户。

最近一次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。

消费频率（F），购买频率越高，也就是F的值越大，用户价值越高。

消费金额（M），消费金额越高，也就是M的值越大，用户价值越高。

把这3个指标按价值从低到高排序，并把这3个指标作为XYZ坐标轴，就可以把空间分为8部分。

3.使用方法

（1）计算R、F、M值

要得到R、F、M这3个指标，我们一般需要数据的3个字段：用户ID或者用户名称、消费时间、消费金额。从这3个字段我们可以计算出R、F、M这3个指标

（2）给R、F、M按价值打分

这里是按指标的价值打分，不是按指标数值大小打分。最近一次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。将R、F、M3个指标分别按价值从小到大分为1-5分。

（3）计算价值平均值

分别计算出R值打分、F值打分、M值打分这3列的平均值

（4）用户分类

如果一行里的R值打分大于平均值，就在R值高低列里记录为“高”，否则记录为“低”。其他F值，M值也这样比较

在坐标轴的中心，可以理解为某个指标价值的平均值。

对用户分类以后要做什么呢？那就是针对每类用户如何制定运营策略，这个具体公司业务不同，方法也不一样。这里举例说明前4类用户。

1）重要价值用户，RFM三个值都很高，要提供vip服务

2）重要发展用户，消费频率低，但是其他两个值很高，就要想办法提高他的消费频率

3） 重要保持用户，最近消费距离现在时间较远，也就是F值低，但是消费频次和消费金额高。这种用户，是一段时间没来的忠实客户。应该主动和他保持联系，提高复购率

4） 重要挽留客户，最近消费时间距离现在较远、消费频率低，但消费金额高。这种用户，即将流失，要主动联系用户，调查清楚哪里出了问题，并想办法挽回。

这样通过RFM分析方法来分析用户，对用户进行精细化运营。不断将用户转化为重要价值用户。

4.对R、F、M的定义和打分的规则应随实际业务灵活变通

八、杜邦分析法

1.财务分析方法中的一种，是将各种财务指标综合在一起来评价公司财务管理效果

2.公司业务是否赚钱？（销售净利率）公司资产运营效率如何？（总资产周转率）公司债务负担有没有风险？（权益乘数）

即 净资产收益率=销售净利率 X 总资产周转率 X 权益乘数

3.如何使用

在实际分析中，杜邦分析方法采用金字塔形结构，把各个指标一层层分解，当要分析企业为什么利润下降了类似的财务问题，就可以这样这样的杜邦分析图逐个分解指标来分析。