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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习大数据技术，而数据分析就是大数据应用的一个重要体现，而今天我们就通过案例分析来了解一下，常见的数据分析类型都有哪些。
1.事件分析
事件是追踪或记录的用户行为或业务过程。事件是通过埋点记录，通过SDK上传的用户行为或业务过程记录。例如，一个视频内容产品可能包含的事件：①播放视频;②暂停;③继续播放;④分享;⑤评论。
一个事件可能包含多个事件属性，例如，“播放视频”事件下可能包含的属性：①来源;②是否自动播放;③播放形态。
2.留存分析
留存率是验证用户粘性的关键指标，设计师和产品经理通常可以利用留存率与竞品对标，衡量用户的粘性和忠诚度。通常重点关注次日、3日、7日、30日即可，并观察留存率的衰减程度。留存率跟应用的类型也有很大关系。通常来说，工具类应用的月留存率可能普遍比游戏类的月留存率要高。
3.漏斗分析
漏斗分析就是转化率分析，是通过计算目标流程中的起点，到后完成目标节点的用户量与留存率，流量漏斗模型在产品中的运用是AARRR模型。
衡量每一节点的转换率，通过异常数据(转换率过低)找出异常节点，进而确定各个环节的流失率，分析用户怎么流失、为什么流失、在哪里流失。根据数据改进产品，终提升整体转化率。
4.用户分群分析
用户在某个特定条件下的用户分组或占比。例如：注册7天内下单的用户组、参与过A活动的用户等。
5.对比分析
将不同时段的数据进行对比，找出差值，进行产品优化或验证设计。
自身产品对比：对比产品不同模块相似场景的数据，找出问题点。
行业产品对比：与同行业产品进行对比，找出优劣势，并持续优化。
6.多维度拆解
用不同的维度视角拆分分析同一类数据指标。例如按照不同的省市地区分析、不同的用户人群、不用的设备等。通过不同维度拆解，找到数据背后的真相。
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2025-02-12
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