1. 对比分析法横向和纵向对比，选好参照物，进行对比分析。需要明确选取的参考物是否具有一定的意义。指标的口径、计算方法和计量单位必须一致对比的对象需要具有一定的可比性，和对象之间的相似之处越多就，就越具有可比性 。
2. 分组分析法根据数据分析对象的特征，按照一定的标志/指标，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联合和规律性。分组的核心目的还是便于对比。分组分析法的关键在于确定组数和组距。
组距=最大值-最小值/组数 能vlookup函数分组，然后用数据透视求和，能快速得到数据分组的最终结果。
3. 结构分析法分析总体内各个部分和总体之间进行对比的分析方法，即总体内占各个部分占总体的比例，属于相对指标。
4. 平均分析法利用计算平均数来反应总体在一定时间，地点情况下某一数量特征的一般水平。一般用算术平均数。对于所有数据指标都可以依据不同的分组用单位数来进行平均，进行对比和分析。
5. 矩阵关联分析法根据事物的两个重要的属性作为分析的证据，进行分类关联分析。 对于不同的分析场景用不同的分析方法进行分析，运营常用的就是对比分析法、分组分析法以及平均分析法，很多场景下数据分析的方法是交叉使用的。
另外，附赠给大家一个处理数据的妙招，一定要学会数据透视表和vlookup函数和巧妙使用，学会了这两个大招，基本上日常运营在处理数据的过程中就能高效不少。
四、关于数据分析的本质最后，想简单地和大家来聊下数据分析对本质是什么？
在我看来，数据分析一定是为业务服务的，脱离业务本身去谈数据分析是没有价值的。想要通过数据分析解决业务的什么样的问题，人群分析，从而更好地制定后续的运营策略？或者想要从数据现象得到一定的数据洞察，从而更好地制定后续的策略。
本质上，还是通过数据更好地给业务提供更有效的依据和证据，毕竟数据是不会骗人的。
一个完整的数据分析的闭环一定是：数据洞察需求-用数据验证自己的猜想-用策略去影响用户-效果的数据分析结果-再次进行迭代优化。
数据分析是运营人的痛，但是也是运营人必须的，如果能够学会数据分析的思维和核心，那么可能才会去制定更加有效的策略和活动，才能更好地做好运营的工作。
#专栏作家#运营汪日记，微信公众号：运营汪成长日记，人人都是产品经理专栏作家。关注用户运营的一切玩法！
本文原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载
【 人群|用户运营如何进行数据分析？】题图来自Unsplash，基于CC0协议
推荐阅读
- 用户|淘宝将实现退货秒退款，每年至少要交88元，亚马逊直接退款不退货
- q4|名创优品发力线上业务，持续提升用户复购与黏性
- 智慧销售|国务院：加快优化智能化产品和服务运营，培育智慧销售、无人配送、智能制造、反向定制等新增长点
- 记忆点|如何通过“心智塑造”轻松赢得用户
- 用户|华为花瓣搜索引擎 Petal 在国内正式上线
- 企业|企业微信携1.8亿用户“逼宫”，钉钉慌不？
- 乱象|微信治理互联网用户账号运营乱象，“南京头条”“高考山东”等遭清理
- 出发票|给经销商提供支持：很多人不知道，经销商才是厂家的第一用户
- 跑路|又一电商平台倒下，老板带着200亿巨款跑路，用户投诉无门！
- 鸿海|「PW热点」华为花瓣搜索引擎Petal Search已经面向国内用户开放