我们在面对工作的数据的时候，经常会两眼一抹黑，不知道数据的变化代表着什么。今天我就为大家介绍几种基础的数据分析方法，大家可以根据文章中的示例来带入到自己的工作场景，没准会收获不一样的工作思路。

1、指标拆解分析

我们在研究某项指标的同时，也要知道影响该指标的各个因素。

比如我们对销售额这一数据进行分析，我们可以向下拆解为销售量和客单价。再向下拆解，销售量可以拆解为渠道及各渠道销售量，客单价可拆解为获客成本，转化率，获客数等。

想要全面的拆解数据，我们需要做好几个步骤：首先我们需要找到核心指标的直接影响因素，排除间接因素；然后我们可以做二层拆解去了解各个产品的销售额的影响因素；再深一层，我们可以去了解销售量的构成；最后，我们可以去拆分新客来源和渠道推广回报。

当我们以层级式的思路去拆解数据，我们最终就能有目的性的从数据中挖掘出销售额涨跌的原因。

2、对比分析

在我们需要在统一标准维度上去探讨度量的变化，我们就可以应用对比分析法。比如，我们想要讨论9月某公司的总销售额，那么我们就可以把9月视为标准维度，对比该公司A、B、C产品的销售额，这里用到的就是对比分析思维。

做对比分析的时候需要注意，一定要围绕标准维度来，除了标准维度最好也对该数据做一个指标线。比如上面提及的销售额，我们可以对60%~80%作为一个对比指标，高于即为优秀产品，低于即为不合格产品。

3、象限分析

运用象限分析法，我们可以找到问题共性原因，同时建立分组优化的策略。

同样举例，以市场开销和销售额做象限分析。

高市场开销高销售额的产品，代表该产品的业绩与市场开销深度关联，需要持续提高市场开销获客。

高市场开销低销售额的产品，说明目前该产品的推广策略出现了问题，需要调整。

低市场开销高销售额的产品，说明该产品的市场认可度较高，具有品牌知名度。

低市场开销低销售额的产品，说明目前该产品可能在公司战略定位中重要性较低。

4、二八分析

我们可以根据二八法则来对产品的目标用户进行分析。很多时候，我们在实操中会发现前20%的用户会创造更大的价值。

所以我们在数据分析中可以创建指标把前20%的用户与剩下80%的用户区分，单独分析对这部分用户进行行为分析。

5、假设分析

在运营日常工作中我们可以对已知的数据结果进行过程变量的假设。我们也可以在了解过程的基础上对结果进行假设。

举个简单的例子：如果某公司想要在9月达成2000万的业绩，打算在9月做出一些动作。而根据1-8月的业绩变化显示，1-8月A地区的复购率明显高于B地区，那么可以假设A地区的产品认可度更高，可以针对A地区设计营销活动。

6、同期分析

同期分析可以根据字面意思来解释，我们可以以时间维度，将数据进行拆分，以此来以相同指标评判不同时间的数据表现，进而完成数据分析。

再举个例子，某公司销售部门9月共完成了500人次的引流，10月完成了500人次的引流，但是10月市场开销为80万，9月为50万，那么哪个公司的数据表现更为优异呢？很明显9月，全公司销售部门的表现更好，这就是同期分析。

以上就是几个基础的数据分析方法，大家可以多多积累，在工作的过程中寻找感觉，将他们灵活使用。