在成为数据分析大师的路途中，除了趁手的工具，培养数据思维意识也是重中之重。FineBI 推出了多种数据分析方法，此篇文章将详细介绍8中常用数据分析方法，掌握了这8种常用数据分析方法，可以有效帮您将零散的思维整理成有逻辑、有条理的分析思路，从而更好的使用 BI 进行数据分析。

今天我们就来浅谈一下最适合小白分析师的8种常见数据分析方法。

1. 常用数据分析方法：帕累托分析

帕累托分析又叫 ABC 分析，分类的核心思想：少数项目贡献了大部分价值。以款式和销售量为例：A 款式数量占总体 10% ，却贡献了 80% 的销售额。

把产品或业务分为A、B、 C三类，用于分清业务的重点和非重点，反映出每类产品的价值对库存、销售、成本等总价值的影响，从而实现差异化策略和管理。

FineBI实现效果如下图所示：

帮助文档请点击：ABC分析

仪表板查看请点击：ABC分析

2. 常用数据分析方法：RFM模型

RFM 用于对用户进行分类，并判断每类细分用户的价值。

通过

• 最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。
• 最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。
• 最近一段时间内消费金额（M）:客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。

这三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

FineBI实现效果如下图所示：

帮助文档请点击：RFM 分析

3. 常用数据分析方法：杜邦分析

杜邦分析法利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况，用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效。

其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。

某企业 2016 年的财务状况如下图所示：

实现思路：

净资产收益率=销售净利润率*资产周转率*权益乘数

净资产收益率受三类因素影响：

详情仪表板请参见：杜邦分析 

4. 常用数据分析方法：波士顿矩阵

波士顿矩阵通过销售增长率（反映市场引力的指标）和市场占有率（反映企业实力的指标）来分析决定企业的产品结构。

波士顿矩阵将产品类型分为四种，如下图所示：

5. 常用数据分析方法：转化分析

转化漏斗模型，是分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化效果的方法。

转化分析可以分析多种业务场景下转化和流失的情况，不仅找出产品潜在问题的位置，还可以定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。

FineBI 实现效果如下图所示：

帮助文档请点击：转化分析

6. 常用数据分析方法：留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查看进行初始行为后的用户中， 经过一段时间后仍然存在客户行为（如登录、消费）。

计算公式：某一段时间内（时间段a）的新增用户在若干天后的另一段时间（时间段b）的留存数量 / （时间段a）的新增用户总量

7. 常用数据分析方法：库存周转分析

库存周转率是企业在一定时期销货成本与平均存货余额的比率，用于反映库存周转快慢程度。周转率越高表明存货周转速度越快，从成本到商品销售到资金回流的周期越短，销售情况越好。

库存周转天数是企业从取得存货开始，至消耗、销售为止所经历的天数。周转天数越少，说明存货变现速度越快，销售状况越良好。

FineBI实现效果如下图所示：

帮助文档请点击：库存周转分析

8. 常用数据分析方法：同环比分析

同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比的相对发展速度。

环比表示连续2个统计周期（比如连续两月）内的量的变化比。

计算公式：

同比：（本期销售额-去年同期销售额）/去年同期销售额

环比：（本期销售额-上个周期销售额）/上个周期销售额

帮助文档请点击：求同比和环比-表维度非日期、求同比和环比-表维度为日期

以上就是8种常用数据分析方法，万变不离其宗。希望本篇文章对您有所帮助！

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