对于刚刚开始数据分析的小白，或者做了几年数据分析的从业者，可能不知道如何在不同的行业或场景中开始数据分析，然后咨询杜娘，但不能准确定义数据分析方法和数据分析方法，也不知道如何有效正确地使用这些方法和分析方法。
让我们来看看两者之间的定义： 数据分析方法论：从宏观角度提出的分析框架，从管理和业务的角度，可以很好地指导下一个具体分析的方向和部分，如：5W2H、4P营销等。
数据分析方法：是指我们在具体分析过程中使用的微观概念，如常见的对比分析、交叉分析等。
数据分析方法论的作用： (1)帮助我们梳理分析思路，确保数据分析形成结构化系统。
(2)将问题分解成不同的相关部分，并显示它们之间的关系。
(3)指导后续数据分析。
(4)分析结果能保证一定的有效性和正确性，不易偏离分析方向。
让我们分别介绍的分析方法论和分析方法，常用于日常分析。
数据分析方法论 1、PEST分析模型 PEST分析模型主要是从政治、经济、社会、技术四个方面分析企业的地位。
对企业进行分析PEST之后需要进一步结合SWOT分析机会和威胁。
因此，有必要使用它SWOT分析模型 2、SWOT分析模型 SWOT分析模型主要是分析企业的优缺点、机遇和威胁，从不同的角度看待公司的机会、风险和优缺点，相对全面，覆盖好坏，更好地制定适合公司的战略发展规划 3、5W2H分析模型 在分析用户行为时，可以使用5W2H从7个角度来看，该方法对电子商务的用户运营、分析、决策和管理具有重要的指导价值。
此外，还有4种常见的分析模型P理论主要用于营销，从产品、价格、渠道、促销四个角度影响市场。
AARRR分析模型主要用于分析增长问题的分析，从获取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、收益（Revenue）、推荐（Referrai）为了提高用户的增长，接关系。
常用的数据分析方法 1、趋势分析 趋势分析是最常用、最常用的数据监控分析方法，重点观察某一业务的波动，关注整体趋势下的异常值。
但在实际业务中，并非所有的指标趋势都是有价值的，趋势分析也应选择具有核心价值的指标，如APP如果分析，如果下载app通过比较用户分析和日活跃用户，我们可以发现日活跃用户的趋势是观察和判断有价值用户的行为，这对决策有很大的帮助。
2、多维分析 在分析问题时，有时指标看不到问题在哪里，需要拆分指标，如：app通过分析跳出率，可以从用户访问深度、访问时间等多维度进行分析观察，找到更多可能的原因。
3、用户分群 用户群可以从单维度或组合维度分组。
单维分组，如根据用户的年龄、地区、性别等进行分组，但往往用户分组粗糙，不能准确描述用户，需要多维组合分组。
多维组合组，如每晚登录3次以上的用户，白天登录不到一次的用户。
这些维度是根据用户的特点进行分析和验证的。
4、个案研究 在用户分组之前，他们往往不知道用户的行为是什么，也不知道如何开始分组。
此时，需要对个别用户进行详细的链接分析，找出大多数用户行为事件，为用户分组建立最完整的用户行为，以建立更好的用户分组。
同时，通过案例研究，可以很好地发现产品设计的不足或不足bug，然后有针对性地有效地解决问题。
5、漏斗分析 漏斗分析是一种反映用户行为路径转换的模型，广泛应用于电子商务网站等用户转换行为分析。
也许每个人都很熟悉，但有两点需要注意： (1)同时关注和分析整体转化和各环节转化。
(2)整体转化可根据维度拆分钻孔后进一步分析异常。
保留分析是常见的分析方法，ABtest可根据不同的分析场景选择分析、交叉分析等，解决相应的问题。
总结 方法论是分析的整体框架，可以根据框架下不同的业务进行细节分析，并采用不同的分析方法进行分析。
结合今天提到的常见分析方法论和分析方法，可以整理如下: (1)战略规划PEST和SWOT有时个人规划也可以分析模型。
(2)营销4P营销模型。
(3)电商用户分析5W2H和AARRR。
在特定的模型框架下，不同的分析方法实际上是为现象和问题找到更好的解决方案和更好的决策方案，并结合以往的分析经验总结最简单的分析角度： (1)从大宏观方向入手:趋势分析、维度分析、漏斗分析。
(2)从小用户方向入手:案例分析、样本ABtext、样品分组等。
也就是说，当你不能从宏观和传统方法开始时，你可以从案例和细节中串联挖掘问题链接。
数据分析方法论是过去市场沉淀的经验，可以借鉴，但不是一成不变的。
今后，我们将介绍更多的数据分析方法、数据分析和挖掘案例。
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