多维分析就是细分分析，做多维分析首先要明确2个方向：维度和指标

日常数据分析中，尤其是业务分析中，常用的分析方法论主要是几大类，本文会介绍我认为比较关键的六大类常用方法，熟练地混合交叉使用这六大类基本方法，日常数据分析问题都能解决。

下面我会介绍这些方法有哪些，并且给出实例介绍如何使用这些方法。

一、多维分析

所谓多维分析就是细分分析，做多维分析首先要明确2个方向：维度和指标。

• 指标：指的是用来记录关键流程的，衡量目标的单位或方法，如DAU、留存率、转化率等。
• 维度：指的是观察指标的角度，如时间、来源渠道、地理位置、产品版本维度等。

多维分析，就是在多个维度拆解，观察对比维度细分下的指标。实现将一个综合指标细分，从而发现更多问题。

举个实际用途的例子，KPI拆解，制定明年的KPI目标：

1. 第一步：指标拆解，商品营收=（新用户数+老用户数）×商品订单转化率×客单价；
2. 第二步：对指标进行多维细分，新老用户可以再细分客群，比如孕妇群体、运动爱好者、学生、白领等；商品订单可以细分商品的类型、商品的价格、商品的供应商、商品的品牌影响力等；
3. 第三步：根据历史业务发展情况，计算不同用户维度、不同商品维度下的商品营收；
4. 第四步：求和不同用户维度、不同商品维度下的商品营收，即为商品总营收。

在越来越讲究精细化运营的今天，多维分析的作用越来越重要，管理层通常看的是综合指标，总值，但通常这些总值无法真正地发现问题。对于一线员工将总值拆解细分，才能发现问题，找到可落地的解决问题。

二、趋势分析

有对比才有分析，有对比数据才能产生意义，所以对比分析在实际数据分析中是非常重要的一种分析手段，最常用的是基于时间的对比分析。基于时间的对比分析，主要是指同一指标在不同时间周期的对比，主要分为同比、环比和定基比。

1. 环比是指：与相邻的上一周期做对比，周期可以是时、日、周、月、季、年等。比如周环比，指的是本周与上一周的对比；
2. 同比是指：两个周期同一个时间点的比较，目的是追踪周期性的变化；
3. 定基比是指：和指定的时间基点对比。

举个数据例子：如2017年10月的月同比，指的是2017年10月和2016年10月做对比，而2017年10月的月环比，指的是2017年10月和上一周期2017年9月做对比。

三、转化分析法（漏斗分析）

转化分析也叫漏斗分析，主要是分析分析产品流程或关键节点的转化效果，常借助漏斗图展现转化效果。

漏斗图是一种外形类似漏斗的可视化图表，该方法可以直观追踪产品的整体流程，追踪业务的转化路径，追踪不同生命阶段下的用户群体表现。漏斗分析常用的场景主要有：

1. 产品流程的关键路径转化追踪，比如电商常用的购买流程；
2. 业务价值路径的转化流程追踪，比如常用的AARRR模型的价值转化追踪；
3. 虚拟流程类指标追踪，比如按生命周期区分的不同生命周期阶段的用户流转形态追踪。

举个例子，针对AARRR模型转化场景：

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这五个单词的首字母缩写。它主要阐述的是用户从获取到激活，到留存，到产生营收，到口碑认可正向传播的一系列闭环效应。

我们可基于用户量计算出这些节点的转化率，从而判断哪些节点的转化率差，哪些节点还有优化的空间，再通过具体的运营手段来提升节点转化率。如下图中的活跃购买率仅33%，是否可以运营手段将其提升到40%呢？

四、公式拆解法

所谓公式拆解法，就是对目标变量用已知公式进行拆解，从而快速找到影响目标变量的因素。公式拆解法没有固定的标准，一个目标变量在不同的场景下或者说为解决不同问题，需要利用公式拆解的细致程度也不一样。

常见的公式拆解的场景有：

1. GMV计算

GMV = 下单用户量*客单价

=（新用户+留存用户+召回用户）*客单价

= （广告触达量 * 转化率 + 老用户*留存率 + 召回触达用户量 * 召回率）* （商品量*商品单价）

2. ROI计算

ROI = 收益/成本

=（销售单价*销售量）／（固定成本+可变成本）

（收益和成本也可以继续根据业务进行拆解）

3. DAU预估

A(n)：第n天的新增用户；R(n)：第n天的留存率

DAU(n) = A(n) + DAU(n-1) * R(1)

= A(n) + A(n-1) * R(1) + DAU(n-2) * R(2)

= A(n)+A(n-1)R(1)+A(n-2)R(2)+… …+A(1)R(n-1)

4. 净资产收益率ROE

ROE = 当前净利润／当期平均净权益

= 利润率 * 总资产周转率 *财务杠杆

= 净利润／销售收入 * 销售收入／总资产 * 总资产／权益

根据公式对目标变量拆解后，我们通常会对拆解后的变量做更精细的分析，并且提出可落地解决问题的解决手段。

如下图所示，这是电商／零食行业最常用的拆解解决问题的框架，为提升销售额，在实际解决问题中都要细化到广告拉新、用户分析、商品分析等层面。

五、综合评估法

综合评估法是将多个指标综合成一个指标评估的方法。这种方法是非常常见的，如我们日常中的蚂蚁信用分、微博热度、游戏战绩排名等都是基于综合评估法实现的。

综合评价法的特点表现为：

1. 评价过程是通过一些特殊的方法，按指标的重要性对多指标加权，多个指标的评价是同时完成的，而非一个一个逐次完成的；
2. 在多指标整合进行综合评价指标的过程中，会涉及权重的设定；
3. 综合评价法生成的综合指标不再是单纯意义上的单个指标的意思，而是多个指标的综合反映。

因此，对于综合评估法，赋权是非常重要的环节。而赋权的方法可分为两类：主观评估法和客观评估法。客观评估法是指：变异系数、熵分析、主成分分析等；主观评估法是指：层次分析法、专家赋权等。