说白了，数据分析就是知道需要什么数据，知道数据趋势，知道如何分析。
数据分析呈现后，要根据分析得出结论，结论中需要用简单明了的语言表明问题的原因，最后是解决问题的方法。
趋势、分布和细化包括数据分析的大部分内容。
无论是数据收集、数据整理还是数据分析，都需要不断寻找趋势、分布和细化，以找到最有价值的结论。
01 找趋势 数据分析中的趋势一般适用于产品核心指标的长期跟踪，如点击率、活跃用户数量、在线时间等。
根据这些数据制作简单的数据趋势图，不能算作趋势分析。
趋势分析不仅需要明确数据的变化，还需要明确变化背后的原因。
孤立地看数据的趋势变化，很难解释问题。
例如，一个企业的利润增长了10%。
仅凭这一数据，我们很难判断企业的经营状况。
如果同行业企业的增长率一般为5%，则表明企业的增长率非常快。
如果其他企业的增长率一般为20%，则表明企业的增长率非常慢。
要使数据趋势有意义，必须给孤立的数据一个合理的参考值，即引入对比数据。
首先，让我们来谈谈趋势分析中的一些基本概念：环比、同比基比。
1、环比 环比用于表示连续两个统计周期的数量变化比。
一般来说，环比增长，即环比增长率。
计算公式为：环比增长率=(本期统计数据-上期统计数据)/上期周期数据×100% 反映了本期比上期增长了多少。
比如2020年3月某网站月活跃用户数达到2000万，2月月活跃用户数达到1800万。
与2月相比，3月活跃用户数的环比增长率=（2000-1800）/1800×100%=11.11%。
2、同比 同比分析的主要目的是减少季节变化的影响，比较今年和去年同期的发展。
在实际工作中，经常使用一年、一季、一个月和去年同期的数据进行比较。
计算公式为：同比增长率=(本期统计-上一年同期统计)÷去年同期统计数据×100%。
比如2019年3月某企业产值100万元，2020年3月产值300万元，同比增长率为:(300-100)÷100×100%=200%。
虽然同比和环比反映了数据的变化速度，但由于比较时间不同，反映的结果也完全不同。
一般来说，环比可以与环比进行比较，但不能与同比进行比较。
但在一些特殊情况下，如考虑时间纵向发展趋势，偶尔需要将环比与同比进行比较。
3、定基比 定基比=(报告期水平÷某一固定水平)×100% 它是报告期水平与固定期水平的比较，反映了企业在一定时期内的总发展速度。
虽然上述三种比较分析不同，但都可以相互结合，为数据趋势分析提供必要的支持。
以网站数据为例： 如果只看绝对值数据远远不够，公司的决策者、产品或运营商往往需要检查一个月、一个季度的性能，观察这些指标的变化趋势，同时与上个月、去年同期、基点值进行比较，然后明确这些数据背后的性能。
因此，同比、环比和固定基础比已成为数据趋势分析的关键方法。
例如，网站3月份的日均自然搜索流量与2月份的日均自然搜索流量进行了比较。
通过对两期数据的比较，可以直观地看到数据的增长或下降。
计算相应的环比增长率可以快速明确两期数据的变化范围。
2020年3月网站日均自然搜索流量与2019年3月日均自然搜索流量进行比较。
环比数据是为了减少季节或行业周期对数据的影响，非常适合淡季和旺季明显的行业。
另一个例子是将2019年的日均自然搜索流量作为基点，将2020年每月的日均自然搜索流量与此值进行比较，可以明确超过2019年的平均水平。
02 看分布 统计数据分布一般从三个方面描述： 分布的集中趋势反映了数据收集的程度； 分布的离散程度反映了数据远离中心值的程度； 数据分布的偏态和峰态反映了分布的形状。
拿到数据后，首先要对数据有一个基本的了解，从集中趋势、离散程度、分布形状等方面来了解自己的数据。
分析数据后，对数据有初步的了解，通过数据分布可以显示用户对产品的依赖。
1)找到用户分布规则 统计分析同一指标下的相关数据，挖掘用户使用产品的规律，进一步纠正和制定产品策略。
2)提高客户回访率 分布分析从多个角度帮助公司判断用户对产品的依赖。
3)快速识别核心用户群 核心用户群体是对公司贡献最大的用户群体，也是公司利润的最大来源。
分布分析通过不同的维度筛选核心用户群体，做好资源配置，以最成本最大化公司利润。
03 做细化 数据的详细划分是数据分析技能的核心思想之一，可以帮助企业实现客户流量的几何增长、运营能力的翻倍、服务能力的显著提高等。
在数据分析过程中，如果我们想得出一些更准确的结论，我们需要进一步细化，因为在一些复杂的数据分析过程中，我们可能会忽略一些关键的数据细节。
这里的细化必须进行多维分割。
常用的拆分方法有： 分时：观察不同时间段的数据，检查数据是否发生变化。
例如，通过比较餐厅上午的营业数据和下午的营业数据，可以分析不同时间段的客流变化。
分频道：观察不同渠道的产品和用户，查看数据是否发生变化。
例如，网站通过分析直接点击网页的用户和通过链接转移的用户，得到不同渠道用户的转换率。
用户：观察新老用户，分析两者是否有差异。
例如，分析新注册用户和老用户的消费水平是否有差异，VIP是否与普通用户满意度不同等。
区域：观察不同地区的数据，看看数据是否发生了变化。
例如，通过对河南和山东用户的分析，我们可以得出不同地区的消费习惯是否不同。
组成拆分：观察数据组成，查看数据之间是否可以继续拆分。
例如，搜索引擎上的搜索短语可以拆分不同的关键字。
接下来，让我们以用户流量细化为例，看看如何利用数据进行详细分析？ 1.用户流量概述 在分析流量数据之前，我们需要通过用户访问量、点击量等多种指标来判断基本的用户流量。
此外，我们还需要关注用户的平均访问时间、平均浏览页数、平均关闭率等。
这些指标的基本组合可以帮助我们了解用户的转化率。
还需要注意区分新老用户，如新老用户的比例、新老用户的停留时间等，可以作为判断用户流量的基础，也可以作为判断流量的基本质量。
2.用户流量分析 在简单了解用户流量概况后，需要进一步细分用户流量，研究用户流量增长中遇到的问题，制定下一步策略。
一般来说，用户流量分析有两种方法。
（1）根据访问源分析，用户流量可分为直接访问、外部链访问、搜索引擎访问、社交媒体访问等类别。
这些访问类别有多种形式和渠道。
（2）根据流量入口分析，在用户流量分析中，我们主要关注流量的来源，这使得我们很容易忽略流量的入口。
对于一般网站，流量入口是指客户点击后直接进入的页面，即所谓的登陆页面。
通过分析登陆页面，可以明确客户到达网站的第一个页面，避免大部分流量导入无效页面。
3.流量转换分析 如果我们有100人搜索商品，可能只有60人选择查看商品细节，然后40人选择加入购物车，最后只有20人成功支付。
根据这样的漏斗图，我们可以明确每个过程中客户流量的损失。
当然，不同渠道的转化率也不同。
4.优化渠道配置 接下来，我们可以优化不同渠道的转化率。
例如，一个网站的直接访问量每天只有2000人，但转化率为15%，而通过百度搜索引擎点击的转化率只有5%，但客户流量达到1万人。
此时，我们可以适当增加百度搜索引擎的广告投资和百度搜索引擎的转化率。
通过对流量渠道转化率的分析，可以判断客户的行为是否存在差异，从而推断客户的特点，进行一些差异化优化。
数据的细化是数据分析中一种非常重要的手段。
只有多问为什么，才能得出更准确的结论，而一步一步的细化就是不断问为什么的过程。
以上是我们日常数据分析的三种技能，数据分析不能分析数据，需要做数据分析，关注数据分析背后的利益和资源分配，以及数据呈现背后的现实世界，更好地总结过去，判断未来的趋势。
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