在我10年的从业经验中，发现真正拉开数据分析师差距的，不仅是对方法和工具的掌握，更重要的是分析思维。在数据分析工作中，我们经常需要通过数据分析方法来解决问题。随着科技的进步，数据分析师的思维也需要持续更新，无论是经典的数据分析方法，还是当前热门的数据分析手段，我们都需要知其然，也知其所以然。
本文为大家整理了7种在业务中比较实用的分析方法，建议收藏。
构成分析法、同类比较分析法、漏斗法、聚类分析法、分组分析法、关联分析法、因果分析法
1、构成分析
在统计分组的基础上计算结构指标，来反映被研究总体构成情况的方法。应用构成分析法，可从不同角度研究投资构成及其变动趋势，观察投资构成与产业结构、社会需要构成的适应关系，可以揭示事物由量变到质变的具体过程。 再比如利用构成分析，我们可以知道话务类别、投诉原因、客户群体、员工表现等多个方面的构成要素，从而确定进一步分析与改进的目标及优先级顺序。
2、同类比较分析
在同类事物之间通过比较分析揭示其相异点而产生新认识的方法。在实际研究中人们经常会遇到一些表面上相同但实际上并不同的现象，如果对这些现象不仔细地进行比较研究，就有可能以假当真，或以真当假。因此，在分析研究中对新发现的现象不要轻易地归类，应该认真地反复进行比较研究，尤其对那些小的差异点，更不能放过。同类比较分析经常应用到与竞争对手分析中，例如食品行业同一类食品的销量比较，鞋服行业同一类型鞋子的对比分析等。
3、漏斗法
漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中，有趣的是很多的互联网app也通过类似的算法来主导内容的传播。
4、聚类分析法
聚类分析法是理想的多变量统计方法，主要有分层聚类法和迭代聚类法。聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方法。
例如，我们可以根据各个银行网点的储蓄量、人力资源状况、营业面积、特色功能、网点级别、所处功能区域等因素情况，将网点分为几个等级，再比较各银行之间不同等级网点数量对比状况。
5、分组分析法
将客体（问卷、特征、现实）按研究要求进行分类编组，使得同组客体之间的差别小于各种客体之间的差别，进而进行分析研究的方法。其特点在于不依赖于原始资料分布的正常性假设，可以按任意规律分布，在分析既包括数量资料，又包括质量资料的混合资料时尤为重要。例如下图，通过分析发现成交率涨幅明显的是客户关系渠道，降幅明显的是传统渠道（且这两个渠道的客户体量较大），应该想办法提升传统渠道的成交率。
6、关联分析法
关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。定义关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。
7、因果分析法
因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法。关联关系是因果分析的必要不充分条件，但是进行因果分析的预测，需要将事件A和事件B之间的关联进行更深维度的挖掘。在当前的业务场景中，很多企业还停留在仅依靠人工做判断的阶段，对于数据内在规律的挖掘尚存缺失。无论是我个人的工作需求，还是通过和圈内人士的交流，都深切感知到因果分析都是当前的刚需：比如故障归因分析、用户流失分析、欺诈人群预测……
在目前市面上的关联分析工具中，能够对事件规律进行深度挖掘，并可以支撑用户做出因果判断的，少之又少。我目前在使用的是比较新的数据分析系统“关河因果”，核心引擎是深圳计算科学研究院的“钓鱼城引擎”，熟悉大数据领域的朋友，应该都对樊文飞院士有所耳闻，钓鱼城引擎就以樊院士的理论为基础研发的。我在数字中国展会上了解到这个系统，目前正在试用，试用链接在这里，，对因果分析感兴趣的朋友欢迎一起来使用和讨论。新型数据分析产品_因果分析_关河因果【官网】关河因果系统融合“逻辑规则+机器学习”，支持将多源异构数据抽取转化为图数据格式、根据行业特性进行自动特征工程，实现对实体间隐含关系、异常关系等深度挖掘，高效、灵活、智能地从数据中推测出事件因果，帮助用户实现对预测、推荐和决策的支撑。
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关河因果系统的“规则”样式
目前我对这个系统的认知是：
·基于图数据进行分布式计算
·这里图比一般的知识图谱要增加实体属性，分析维度更广
·融合机器学习和逻辑规则，更具可解释性
根据我们团队近期的体验，这套系统至少在挖掘关联关系上，对比其他现有的系统，向前迈了一大步。但在因果分析决策上，其实仍需结合人工对于行业的理解。熟悉我的朋友应该知道，对于国产自研系统，我的态度一向是支持。在因果分析这个领域，放眼国内乃至全球都没有哪家机构可以给出底气十足的解决方案，但是在这条路上的探索和开拓，我期待是由我们中国人来完成。
今天给大家列举的数据分析方法，都是初级和中级数据分析师可以理解并掌握的。还想告诉大家的是，不同水平的数据分析师为公司带来的价值有天壤之别。想要成为顶级分析师，对于行业的认知，对于算法的理解，对于工具使用，缺一不可。当你已经有能力将“术”与“道”融合之时，才能感受到来自数据的惊人魅力。
