一、数据分析目的
现状分析&原因分析&预测分析
二、数据分析方法论
1. PEST
对宏观环境的分析。P - 政治；E - 经济；S -社会；T - 技术。
2. 5W2H
Who，What，Why，Where，When，Hao to，How much
谁，什么时间，在哪，做了什么，为什么要做，怎么做的，花费了多少
3. 4P
用于分析运营情况，由产品，价格，渠道，促销四部分组成。
① 产品
全方位的产品选择和优质服务；图书检索式的产品分类；层出不穷的产品组合；产品技术方面；产品的研发与创新方面；产品服务方面。
② 价格
③ 渠道
④ 促销
4. 用户行为理论
5. 逻辑分析树
把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题或者子任务有关。每想到一点，就给这个问题（也就是树干）加一个“树枝”，并标明这个“树枝”代表什么问题。一个大的“树枝”上还可以有小的“树枝”，如此类推，找出问题的所有相关联项目。
① 议题树：将一样事物细分为有内在逻辑的副议题，将问题细分为利于操作的小块。
② 假设树：假设一种方案，列出足够的论据来证明或者否定该方案。
③ 是否树：列出可能的决策进行是&否分析。
三、数据分析方法
1. 对比
与目标对比、同比/环比、同级部门/单位/地区对比、业内对比、活动效果对比
2. 分组分析
根据研究的目的和客观现象的内在特点，按某个标志或几个标志把被研究的总体划分为若干个不同性质的组，使组内的差异尽可能小，组间的差异尽可能大。
对现象的内部结构或现象之问的依存关系从定性或定量的角度做进一一步分析研究，以便寻找事物发展的规律，正确的分析问题和解决问题。
3. 结构分析
结构相对指标 = （部分值 / 总体值）x 100%
市场占有率 = （本单位商品销量 / 市场该种商品销量）x 100%
4. 平均分析法
与算术平均值作对比。
5. 交叉分析
表格横向为变量1的不同值，纵向为变量2的不同值，中间为变量1和变量2综合作用得到的我们所需了解的值。
6. 综合评价分析
① 确定综合评价体系，包含哪些指标
② 收集数据，进行标准化处理
③ 确定指标权重
横比纵，横向指标更重要记1，否则记0，最后总计权值 = 某指标总计 / 所有指标总计
④ 计算综合评分
综合分 = Σ 指标得分 x 权重
⑤ 按综合分排序，得到结论
7. 杜邦分析法
逐层分解，寻找原因。
8. 漏斗分析法
每个页面的转化率，A/B测试对比
9. 矩阵关联分析法
设定两个维度的变量，划分四个区间。
① 发展矩阵：记录不同阶段的变化过程
② 改进难易矩阵：增加一个维度，以气泡大小代表改进的难易程度