深入研读《数据分析思维：分析方法和业务知识》的第二篇章，

大家好，我是可乐。继上周五的精读之后，我们一同探讨了业务中常用的指标及其构建方法。若你错过了那篇文章，不妨回过头来一探究竟。今天，我们将继续深入探讨数据分析的多样化方法，从熟悉的5W2H到群组分析，逐一解读。

掌握11大数据分析方法，告别数据分析小白

首先，我们聊聊5W2H分析方法，它通过五个W和两个H开头的英文单词引导思考，简单明了，但在面对复杂商业问题时，我们需要更深入的分析工具。

接下来是逻辑树分析方法，由费米提出，它将复杂问题分解成简单的子问题，如同树枝般逐层展开。

当我们需要分析行业问题或制定发展规划时，PEST分析法是首选工具。此外，多维度拆解分析方法则从多个角度对问题进行深入剖析。

面对“次日用户留存率下降5%该如何分析”的面试题，多维度拆解法便能派上用场。在这一过程中，我们可能会遇到辛普森悖论，提醒我们不可仅凭统计数据表面的数字，而忽略了背后的复杂性和各部分之间的差异。

对比分析关注的是与谁比较以及如何比较，它涉及到数据的大小、波动和趋势变化。A/B测试便是对比分析的应用之一。

假设检验分析则用于探究问题发生的原因，即归因分析，它帮助我们解答“为什么”的问题。

相关性分析研究数据之间的关联，而区分相关性和因果性则需要单变量控制法。

群组分析，或称同期群分析，通过对数据分组后进行比较，帮助我们识别问题所在。

RFM分析则是一种用户价值分类的方法，通过最近一次消费间隔、消费频率和消费金额三个维度，对用户进行细分，实现精细化运营。

AARRR模型则关注用户行为的五个重要环节，从获取用户到推荐，每个环节都有其关键指标。

最后，漏斗分析是一种衡量业务流程转化率的方法，它帮助我们定位问题节点，找到流程中的瓶颈。

一起跟随可乐，每天进步一点点，深入理解数据分析的魅力。