三大类实用的数据分析方法
【摘要】要使各种结构化的、非结构化的、海量的数据实现标准化、信息化，能够提供业务绩效评估、业务决策支持等要求，我们首先需要进行数据分析。同时，围绕业务问题，采用合适的分析方法，分析模型，以及分析工具，这是数据分析师的必备技能。
一、业务分析类
杜邦分析法目前主要用于财务领域，通过财务比率的关系来分析财务状况，其核心要点是将一个大的问题拆分为更小粒度的指标，以此了解问题出在了哪儿，从而对症下药。
以电商行业为例，GMV(网站成交金额)是考核业绩最直观的指标，当GMV同比或环比出现下滑时候，需要找到影响GMV的因素并逐一拆解。
二、用户分析类
TGI指数又称目标群体指数，可反映目标群体在特定研究范围内的强势或弱势。TGI指数=用户分类中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例*100
TGI指数表征不同特征用户关注问题的差异情况，其中TGI指数等于100表示平均水平，高于100，代表该类用户对某类问题的关注程度高于整体水平。
三、产品运营类
产品运营是一个长期的过程，需要定期对产品的使用数据进行监控，通过用户行为分析发现问题，从而确定运营的方向，同时也可以用于评估运营的效果。
产品运营的常用指标如下：
使用广度：总用户数，月活;
使用深度：每人每天平均浏览次数，平均访问时长;
使用粘性：人均使用天数;
综合指标：月访问时长=月活*人均使用天数*每人每天平均浏览次数*平均访问时长。
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