在上一篇文章中我们给大家讲述了数据分析的基本思路。数据分析的基本思路首先要挖掘业务含义、制定分析计划、从分析计划中拆分出需要的数据，再根据数据分析的手段提炼业务洞察，最终产出商业决策，但是只有这些是不够的，我们在这篇文章中为大家讲讲常用的数据分析方法。
常用的数据分析方法有很多，比如内外因素分解法、DOSS。我们先来讲讲内外因素分解法。一般来说，内外因素分解法是把问题拆成四部分，包括内部因素、外部因素、可控和不可控，然后再一步步解决每一个问题。根据内外因素分解法对于各个因素进行考虑的内容也是有很多的，比如去我们在内部可控因素
产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化。在外部可控因素中考虑市场竞争对手近期行为。在内部不可控因素考虑产品策略（移动端/PC端）、公司整体战略、公司客户群定位。在外部不可控因素考虑互联网行业趋势、整体经济形势、季节性变化。
然后说说DOSS，那么什么是DOSS呢？所谓DOSS就是具体问题(Detailed Question)、整体影响(Overall Influence)、单一回答(Single Answer)、规模化方案(Scaled Solution)。通俗来讲DOSS 是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。我们需要用DOSS的思路分解问题，在各自的阶段思考不同的问题。我们需要在具体问题阶段中预测是否有可能帮助。在整体影响阶段进行数据分析，之后进行延伸，并且考虑影响。在单一回答阶段中针对该群用户进行建模，监控该模型对于最终转化的影响。在规模化阶段中之后推出规模化的解决方案，对符合某种行为轨迹和特征的行为进行建模，将课程推荐模型加入到产品设计中。
通过上述的内容我们不难发现常用的数据分析方法是比较经典的，所以需要大家多多掌握这方面的知识，由于篇幅原因我们就给大家讲到这里了，大家在进行数据分析工作的时候还是需要其他的知识，我们会在下一篇文章中给大家讲解一下数据分析的应用方法，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
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