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数据分析方法论一直是职场新人和面试者心中的难题。今天，我们就来探讨九种简单实用的数据分析方法。

9大经典数据分析技巧，必备收藏指南！

01 | 基础方法探秘

数据分析无处不在，但并非人人都能驾驭。所谓基础数据分析方法，应具备以下特点：

1. 无需高深数学知识；

2. 不涉及复杂业务逻辑；

3. 通用性强，不限于特定场景。

基于此，我们整理出九种简单易行的基础分析方法。

02 | 单一指标分析

从单一指标入手，我们有两种分析方法：

▌周期性分析法

通过延长观察时间，探究指标周期性变化规律，避免因不懂周期变化而引发的误解。

▌结构分析法

拆解总体指标，了解内部结构，快速定位问题责任人。

▌分层分析法

对指标进行排名，区分高中低，以主观判断为基础。

这三种方法简单实用，适合初入公司和接触新数据时使用。

03 | 双指标分析

当指标增加至两个，我们可以采用矩阵分析法。该方法通过构建分析矩阵，直观地发现两个指标之间的关系，为业务改进提供方向。

04 | 多指标分析

多指标分析涉及并列关系和串行关系。并列关系采用指标拆解法，串行关系则使用漏斗分析法。

▌指标拆解法

通过拆解一级指标，发现二级指标中的问题。

▌漏斗分析法

观察用户转化流程，发现转化率短点。

▌相关分析法

探究指标间是否存在相关关系，注意相关不等于因果。

05 | 业务逻辑分析

面对无法直接用数据指标表示的业务关系，我们采用标签分析法。通过为业务因素贴上标签，进行深入分析。

最后，我们还需要掌握MECE法，即“相互独立，完全穷尽”的分类原则，将复杂问题分解为可解决的小问题。

以上九种基础分析方法，希望能为你的数据分析之路提供助力。