商业数据分析将对应特定的业务场景。对于不同的业务场景，最常用的数据分析方法如下:
1. 直观的图表和趋势图:
显示数据信息最基本、最直观的方式是数字和趋势图，如每天每时每刻应用程序的访问量(UV)和页面浏览量(PV)、订单数量等。
二世。不同维度的数据分解:
单一的数据和趋势可以掩盖很多信息，比如地理差异、性别差异等等。有时需要多重维度分析同时,如电视购物的用户数量的女性比例远高于男性,但女性客人单价每用户和人均利润的贡献远比男人低,和男性和女性类别用户偏好差异很大,如果只看数量的用户分配维度,男人将重要性降低用户的需求,从而使一个错误的决定。
三世。用户组:
对具有一定行为或背景信息的用户进行分类，通过一定的操作手段引导用户实现一定的行为目标，这就是我们通常所说的用户聚类。
常见的例子是:
1. 用户寻找目标营销的一组商品或服务;
首先，对购买过类似产品或服务的用户进行用户画像，提取这些用户的特征，然后根据提取的信息对目标用户进行针对性的营销。
2. 针对特定或特定行为的用户进行针对性的用户操作和产品优化;
召回和激活具有较高损失风险的用户，对在某一营销活动中将产品放入购物车但未支付尾款的用户进行精准营销等。
转化漏斗
大多数的商业实现过程都可以通过漏斗来分析和总结。常见的包括注册转换和电子商务订单漏斗。我们需要关注三件事;
1. 整体转化率;
2. 每一步的转化率;
3.哪些步骤损失最大?造成损失的原因是什么?失去用户的特征是什么?
