数据分析的基本方法有哪些

漏斗分析漏斗分析是指通过数据分析找到有问题的业务环节，并对其优化。漏斗分析两大作用：其一，漏斗分析可以对各个业务阶段的用户、流量的变化进行监控，及时分析低转化率的环节，找出流失的关键，并不断优化。

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

常用的8种数据分析方法如下：逻辑树分析方法。通过逻辑树分析方法，可以把一个复杂的问题变成容易处理的子问题。应用场景：年度计划，拆解成技能学习、读书、健身、旅行等这些子问题 PEST分析方法—行业分析。

数据对比分析 对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。

描述性分析 通过描述性分析这一手段，我们可以分析和描述数据的特征。这是一个处理信息汇总的好方法。描述性分析与视觉分析相结合，为我们提供了全面的数据结构。