一、大数据分析方法五种 ——对比分析

对比分析这一方法，无论是在日常生活还是职场环境中，都极为常见。它又被称为比较分析法，其核心在于对两个或更多相互关联的指标数据进行对比，进而分析它们的变化趋势，从而把握事物的内在特性和其发展变化的规律。

数据分析过程中，通常会涉及三种主要类型：时间维度上的对比、空间维度上的对比，以及基于标准的对比。

二、大数据分析方法五种——漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析领域的基础模型，其中最普遍的做法是将最终转化定义为达成特定目标的标志，而其中最为典型的例子则是达成交易这一目标。

其中，我们往往关注三个要点：

第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少？

第二，每一步的转化率是多少？

第三，我们要探究的是哪一环节的流失最为严重，其背后的原因又是什么？此外，那些流失的用户又具有哪些共同特点？

三、大数据分析方法五种——用户分析

用户分析构成了互联网运营的核心环节，其中常用的分析手段有：对用户活跃度的考察，对用户留存情况的探究，对用户群体的划分，对用户形象的塑造，以及对用户行为细节的深入剖析等。

用户活跃度可以进一步细化为浏览、互动和交易等不同类型，通过这种行为类别的细致划分，我们可以获取到关键行为指标；同时，通过对用户行为事件序列以及用户属性的分析，对用户进行分组，并观察这些分群用户在访问、浏览、注册、互动和交易等方面的行为，进而深入理解不同用户群体的特性，并据此提供更加精准的产品与服务。

四、大数据分析方法五种——指标分析

在日常工作实践中，此方法被广泛采纳，且常与其他分析方法结合，以突出问题的核心要点。具体而言，它涉及直接运用统计学中的基础数据指标进行数据解析，诸如均值、众数、中位数、最大值以及最小值等。在挑选适用的具体基础指标时，必须考虑到分析结果所应呈现的倾向性。

五、大数据分析方法五种——埋点分析

唯有收集到充足的基础资料，方可借助各种分析手段，获得所需的分析成果。

通过深入剖析用户行为，将其细分为浏览、轻度互动、重度互动以及交易等不同类别。对于用户频繁进行的浏览和轻度互动操作，如点击按钮等事件，鉴于其操作频率高且数据相对简单，我们采用了无埋点技术来自动实现数据的埋点。这一技术不仅提升了数据分析的效率，使得所需数据能够迅速提取，同时也显著降低了技术人员的工作负担，尤其是对于需要收集更多详细信息的行为。