在上一篇文章中我们给大家讲解了常用的数据分析方法，常用的数据分析方法有内外因素分解法、DOSS。不管是内外因素分解法也好还是DOSS也好，都是需要大家掌握的，这些都是经典的方法。但是大家除了掌握这些方法以外还是需要掌握数据分析的其他一些方法。一般来说，数据分析的应用方法有7种，它们分别是画像分群、趋势维度、漏斗观察、行为轨迹、留存分析、A/B 测试和优化建模。下面我们分别给大家讲解一下这个内容。
首先给大家说一下画像分群，什么是画像分群呢？画像分群是聚合符合某中特定行为的用户，进行特定的优化和分析。画像分群需要对不同场景的分析并且做出相应的方案。这样可以在渠道策略和运营策略上，有针对性地进行优化。
然后给大家说一下趋势维度。建立趋势图表可以迅速了解市场， 用户或产品特征的基本表现，便于进行迅速迭代；还可以把指标根据不同维度进行切分，定位优化点，有助于决策的实时性。
接着给大家说一下漏斗观察。我们通过漏斗分析可以从先到后的顺序还原某一用户的路径，分析每一个转化节点的转化数据，一般来说所有互联网产品、数据分析都离不开漏斗，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗，需要关注的有两点。第一是关注哪一步流失最多，第二是关注流失的人都有哪些行为。关注每一个步骤，可以有效定位高损耗节点。
现在给大家说一下行为轨迹。行为轨迹是进行全量用户行为的还原。只看 PV、UV 这类数据，无法全面理解用户如何使用你的产品。了解用户的行为轨迹，有助于运营团队关注具体的用户体验，发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品，投放内容。
这篇文章给大家介绍了画像分群、趋势维度、漏斗观察、行为轨迹等内容，只有掌握了这些内容才能够做好数据分析工作。由于篇幅原因小编就把数据分析方法就给大家介绍到这里了，我们会在下一篇文章中解答一下留存分析、A/B 测试和优化建模这三个数据分析方法，希望这篇文章能够给大家带来帮助。最后感谢大家的阅读。
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