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　　常用的数据分析思维与方法介绍：

　　1、对比分析，在数据具有可对比性的前提下，通过数据比对分析能直观感受到业务的变化，更好说明问题本身。

　　2、结构分析，将数据按照不同结构做区分之后能得到不同的增长速度、成本等参考量，结构分析能帮助大家快速精准抓到重点、差异化运营。结构分析比对比分析难不少，需要结合目标进行多元化维度拆分、明确把握拆分的先后顺序，拆分结构是方式，拆分之后的表现才是核心所在。
 

　　3、同期群分析，它也被称为群组分析，主要目的是为了了解相似群体随着时间推进的变化呈现，通过调节时间、群体交叉等变量得到同期群分析结果。举个例子，如对于相同生命周期的用户可以进行横向比较得出结论，同时通过不同同期群数据的折线图还能得出表现的走势，看走势是越来越好还是越来越差。

　　4、漏斗分析、路径分析，所谓漏斗其实重要的是转化率，通过每个阶段的转化流失比对就能知道像阶段划分、阶段升迁率、阶段任务等指标数据，形成目标路径，这类方式比较常见于流量产品的分析。

　　掌握以上分析思维和方法之后就能更快完成数据分析，每种方法都有各自对应的适合情况，在获得数据集、做完数据清洗之后就可直接按照不同的方法进行套用，套用之后未必吻合，但有的时候还真的能一下就对，碰碰运气总是没坏处的。

　　在数据分析培训机构内除了学习数据分析的思维和方式之外，还有涉及数据收集(如爬虫)、数据清洗(剔除无效数据)、数据建模(以分析结果为依托搭建模型)、数据测试(分析模型和数据之间的匹配度)、数据可视化(给到浅显易懂的结论)。

　　数据分析在哪学?学习的机构不少，但是行业良莠不齐，在筛选机构的时候除了应该以对方的课程是否囊括以上所有为标准外，还需综合评估对方的讲师水平、监管机制、就业保障等方面，在报名之前建议到现场试听一节课，如此能更深刻感受对方的实力，选到更适合自己的。建议选一线城市采用线下培训的机构，毕竟在数据分析行业、一线城市的理念领先了许多年。