CPDA数据分析师是如何做数据分析的呢？
数据分析的七个方法
1.趋势分析
趋势分析是最简单、最基础，也是最常见的数据监测与数据分析方法。通常我们在数据分析产品中建立一张数据指标的线图或者柱状图，然后持续观察，重点关注异常值。
在这个过程中，我们要选定第一关键指标(OMTM，OneMetricThatMetter)，而不要被虚荣指标(VanityMetrics)所迷惑。
以社交类APP为例，如果我们将下载量作为第一关键指标，可能就会走偏;因为用户下载APP并不代表他使用了你的产品。在这种情况下，建议将DAU(DailyActiveUsers，日活跃用户)作为第一关键指标，而且是启动并且执行了某个操作的用户才能算上去;这样的指标才有实际意义，运营人员要核心关注这类指标。
2.多维分解
多维分解是指从业务需求出发，将指标从多个维度进行拆分;这里的维度包括但不限于浏览器、访问来源、操作系统、广告内容等等。
为什么需要进行多维拆解?有时候一个非常笼统或者最终的指标你是看不出什么问题来的，但是进行拆分之后，很多细节问题就会浮现出来。
举个例子，某网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时长是0.55分钟。如果你要提升用户的参与度，显然这样的数据会让你无从下手;但是你对这些指标进行拆解之后就会发现很多思路。
3.用户分群
用户分群主要有两种分法：维度和行为组合。第一种根据用户的维度进行分群，比如从地区维度分，有北京、上海、广州、杭州等地的用户;从用户登录平台进行分群，有PC端、平板端和手机移动端用户。第二种根据用户行为组合进行分群，比如说每周在社区签到3次的用户与每周在社区签到少于3次的用户的区别，这个具体的我会在后面的留存分析中介绍。
4.用户细查
正如前面所说的，用户行为数据也是数据的一种，观察用户在你产品内的行为路径是一种非常直观的分析方法。在用户分群的基础上，一般抽取3-5个用户进行细查，即可覆盖分群用户大部分行为规律。
5.漏斗分析
漏斗是用于衡量转化效率的工具，因为从开始到结束的模型类似一个漏斗，因而得名。漏斗分析要注意的两个要点：
第一，不但要看总体的转化率，还要关注转化过程每一步的转化率;
第二，漏斗分析也需要进行多维度拆解，拆解之后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。
某企业的注册流程采用邮箱方式，注册转化率一直很低，才27%;通过漏斗分析发现，主要流失在【提交验证码】的环节。
6.留存分析
留存，顾名思义就是新用户留下来持续使用产品的含义。衡量留存的常见指标有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。我们可以从两个方面去分析留存，一个是新用户的留存率，另一个是产品功能的留存。
7.A/B测试与A/A测试
A/B测试是为了达到一个目标，采取了两套方案，一组用户采用A方案，一组用户采用B方案。通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的好坏。在A/B测试方面，谷歌是不遗余力地尝试;对于搜索结果的显示，谷歌会制定多种不同的方案(包括文案标题，字体大小，颜色等等)，不断来优化搜索结果中广告的点击率。
数据分析是一个系统化的过程，旨在从大量数据中提取有价值的信息，以支持决策和行动，以下是数据分析的基本步骤，供您参考。
1、明确分析的目的和思路：
确定本次分析的具体目标和想要解决的问题。
数理分析思路，明确需要哪些数据和信息来支持分析。
2、数据收集：
根据分析目的，确定需要收集的数据类型和来源。
收集一手数据（如内部数据库、实验数据等）或二手数据（如公开出版物、互联网数据等）。
确保数据的准确性和完整性。
3、数据处理：
对收集到的数据进行清晰，去除重复值、处理缺失值、校正错误值等。
将数据整理成适合分析的形式，可能包括数据转换、规范化、聚合等操作。
常用的数据处理方法包括数据清洗、数据转换、数据提取、数据计算等。
4、数据分析：
选择适当的数据分析方法和工具，如基本分析方法（对比分析、趋势分析等）、高级分析方法（计量经济建模等）或数据挖掘类方法（机器学习、数据仓库等）。
常用的数据分析工具有Excel、SPSS、SAS、R语言、Python等。
使用这些工具对数据进行深入分析，提取有价值的信息和结论。
5、数据显示：
将分析结果以表格、图表、可视化等形式呈现出来，以便于理解和交流。
选择合适的数据显示模式，确保数据的清晰和直观。
6、报告撰写：
撰写数据分析报告，对整个分析过程进行总结和呈现。
报告中应包含问题的描述、数据的收集和处理、分析方法和结果、结论和建议等内容。
报告应简明扼要、易于理解，以便相关人员能够快速获取有关信息并做出决策。
7、结果呈现和解释：
将分析结果以适当的方式呈现给相关人员，如报告、演示文稿等。
对分析结果进行解释和说明，确保相关人员能够理解并应用分析结果。
8、迭代和优化：
根据分析结果的反馈和应用情况，对数据分析过程进行迭代和优化。
不断改进分析方法和工具，提高数据分析的准确性和效率。
通过以上步骤，您可以系统地进行数据分析，从大量数据中提取有价值的信息，以支持决策和行动，需要注意的是，数据分析是一个循环迭代的过程，需要不断地根据问题和结果进行调整和改进。