数据分析方法包括：对比分析法、分组分析法、结构分析法、留存分析法、交叉分析法、漏斗分析法、矩阵分析法、象限分析法、趋势分析法、指标分析法。
常用的数据分析方法有以下几种：漏斗分析法漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。
缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
数据分析方法包括：对比分析法、分组分析法、结构分析法、留存分析法、交叉分析法、漏斗分析法、矩阵分析法、象限分析法、趋势分析法、指标分析法。
常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
按照方向方式分为：向上和向下钻取。向上钻取是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；是自动生成汇总行的分析方法。向下钻取是从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维的分析方法。
对过程反向推导的数据分析方法。数据分析方法是数据统计学当中应用非常广泛的方法，具体方法有很多种，具体采用的时候因人而异。
数据分析的六种基本分析方法：对比分析法 ：常用于对纵向的、横向的、最为突出的、计划与实际的等各种相关数据的。例如：今年与去年同期工资收入的增长情况、3月CPI环比增长情况等。
对比是识别事物的基本方法对比——横向、纵向及多维度对比比值比率背后的逻辑指标的逻辑与管理指标对标的层次和维度标杆管理与榜样的力量。 最常见的对比是大小的对比、数量的对比，例如销售额的对比、人数的对比、时间长短的对比。
对比分析主要是把两个有关联的数据指标进行相互比较，从数量上说明和展现研究对象的规模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相对值，然后通过在一样的维度下的指标数据对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
在电商数据分析中，一般是指正数之间的对比较多，如销售额、退货额等；相对值对比，则是指转化率、完成率等这类相对数之间的对比。 环比 环比是指统计周期内的数据与上期数据的比较，比如2017年6月数据与2017年5月数据的比较。
明确思路 明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。
第二步讲完如何使用理论来为我们搭建起一次分析的思路后，接着我们就可以在搭好的框架下对具体的数据进行分析了。
在数据分析中，假设思维的专业术语叫假设检验，一般包括四个步骤，即：提出假设、抽取样本、检验假设、作出判断。数据分析师可以充分利用这一思维模式。
