做数据分析时如何做相关性分析，有哪些方法

在做互联网运营，做网站流量、产品流量时，分析数据是非常重要的能力，其中数据的相关性分析，有助于我们更加深刻的对数据进行认识和补充，做也需要分析数据，那么相关性数据分析该怎么做呢？下面我们一起来学习一下。

1、划分细类分析

划分细类是分析的基础，单单从一维度下的数据进行分析，其信息的价值是比较低的。

细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如来重庆的访客可分为渝北，南岸、江北等区；另一类是维度交叉，如来自的新访客、来自seo的新访客，来自其它平台的。细分用于解决所有问题，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，连渠道分析这些也一样用的上。

2、聚类分析

聚类分析主要就是把网站的数据分成几个类别，比如用户、页面内容、来源渠道。主要体现为对用户群体进行标签划分，如年轻，老龄，儿童等；页面聚类就是，将页面进行分组，相同类别的页面为一类。来源包裹渠道来源，搜索来源，下载来源等等。

3、埋点分析

前面也就说过埋点的解答，这里不再说嘛，埋点就是对收集用户基础数据做的提前收集工作。主要就是通过采集用户行为数据，并划分各自的类别，在进行分析，从而将各个相关度结合起来，优化产品的而。

还可以采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

4、漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型，没有这个东西，业务模式很难有效果，最常见的是把最终的转化设置为目标，最常见的就是用户完成交易。我们也可以设置其他目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗分析可以帮助我们解决两方面的问题在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

除开以上几种我们还可以使用，同期群分析，用户分析，来源分析，表单分析等等，能够从多个相关性数据分析到更多有价值的数据。

以上就是对于“做数据分析时如何做相关性分析，有哪些方法”的内容，希望对大家有所帮助。我是推火SEO，干货持续更新中，敬请关注。