数据分析九大方法
1、周期性分析法
常见的周期包括两种：自然周期/生命周期。周期性分析，主要目的是做出一个参考曲线，为进一步判断提供依据。
2、结构分析法
第一步：定出要分析的关键指标（一般是业绩、用户量、DAU、利润等等）
第二步：了解关键指标的构成方式（比如业绩，由哪些用户、哪些商品、哪些渠道组成）
第三步：跟踪关键指标的走势，了解指标结构变化情况
第四步：在关键指标出现明显上升/下降的时候，找到变化最大的结构分类，分析问题
3、矩阵分析法
单指标过于片面，取两个指标交叉，用均值做参考线，划分出四类群体。
类似KANO模型或者波士顿矩阵，本质都是找到两个很好的评价指标，通过两指标交叉构造矩阵，对业务分类。
4、层分析法
1、明确分层对象和分层指标
2、查看数据，确认是否需要分层
3、设定分层的层级
5、指标拆解法
1、找到主指标。重要的、宏观的、可拆解的指标，比如利润、销售收入、GMV、用户量等
2、找到负责主指标的部门。拆完后，是否有人/部门对子指标负责，如果没有人负责，那这么拆是无意义的
3、确认子指标可被采集。
4、列出拆解公式，进行数据对比。
6、漏斗分析法
1、和类似的比。
2、和自身前后比。
7、标签分析法
1、明确要分析的影响因素。
2、把影响因素制作成标签。
3、明确要分析的指标。
4、对比不同标签下，指标差异。
5、得出分析结论。
8、相关分析法
9、MECE法
MECE是（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）的缩写，指的是“相互，完全穷尽”的分类原则。
