平时我们进行数据处理的时候，就需要使用不同的数据分析方法。常见的数据分析方法有哪些？很多职场小伙伴也都回答不上来。像简单趋势、多维分解、转化漏斗等等这些都是非常常见的数据分析的方法，在平时的工作生活中很多用。作为有十多年经历的数据分析打工人，今天就给大家汇总常见的数据分析方法有哪些。希望可以通过汇总让更多人知道数据分析方法有哪些：
1、简单趋势
通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型，供应商区域(交通因子)，采购额，采购额对供应商占比。
2、多维分解
根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度。
3、转化漏斗
按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。
4、用户分群
在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。
5、细查路径
数据分析可以观察供应商的行为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。
6、留存分析
留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。
7、A/B测试
A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同;然后以某种规则优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后分析和不同方案评估。
常用的数据分析方法有哪些呢，一般这些就是平时里面常用的数据分析啦。在知道了数据分析方法有哪些之后，那同时也给大家说说，一般怎么进行数据分析，帮助大家知道数据处理。
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