详解2种常见的数据分析办法——九数云
无论是产品功能还是运营策略，都需要通过数据来提供参考与指导。本文通过案例呈现，详细拆解2种最常见的数据分析办法。
无论是产品功能还是运营策略，都需要通过数据来提供参考与指导。本文通过业务场景和案例呈现，详细拆解2种最常见的数据分析办法——对比分析法和控制变量分析法，让我们的数据分析少走弯路。
第一种：对比分析法
“无对比，不分析”，对比分析法也叫对比法，是分析中最常见也是最基础的数据分析办法。
如果我们对数据的评估和汇报缺少了对比，就无法说明效果是好还是坏。
1.绝对数对比与相对数对比
在数据分析办法中，绝对数对比一般是指正数之间的对比，如支付人数、DAU、GMV等；而相对数对比一般是相对数之间的对比，如转化率、增长率、完成率等。
如下图登录用户量的对比就属于绝对数对比，用户留存率的对比则属于相对数对比。
第二种：控制变量分析法
1.什么是控制变量法
控制变量法是在蒙特卡洛方法中用于减少方差的一种数据分析办法。该方法通过对已知量的了解来减少对未知量估计的误差。
控制变量法简单来讲，就是我们工作中最常见的A/B test。制定两种方案，将用户随机分成实验组与对照组，实验组用户进行产品功能或营销激励的单一变量干预，对照组不进行任何干预自然运行，一段时间后分别统计两组用户的数据表现，评估功能或激励效果。
2.控制变量法分析过程
我们以发放6元无门槛红包激励用户下单为例，看下A/B test在营销中分析过程；
将目标用户群随机划分为实验组和对照组，每组各10万人，保证两组用户随机分布；将实验组进行单一变量营销，如发放6元无门槛红包，对照组不进行营销，用于观测自然转化情况；观察一段时间内的转化率及客单价数据，评估支付人数提升与GMV提升效果；
提升支付人数：对实验组进行干预后提升了转化率，实际提升支付人数2000人。
GMV提升：将提升的支付人数结合客单价进行计算，统计最终的GMV提升40万。
总结
通过对比分析法对数据进行环比、同比等多维度的评估，通过控制变量分析法减少未知干扰的误差，做到数据分析办法的相对科学，才能为业务提供正确的数据指导。
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