第一、數字和趨勢
看數字、看趨勢是最基礎進行展示相關數據管理信息的方式。
在數據分析中，教師可以同時通過直觀的數字或趨勢圖表，迅速發展了解例如市場的走勢、訂單的數量、業績完成的情況等等，從而更加直觀的吸收數據管理信息，有助于提高決策的準確性和實時性。
第二、維度分解
當單數或宏觀趨勢，也需要打破不同維度的數據，以獲得更精確的數據洞察。
在選擇維度時，需要進行仔細思考其對于分析數據結果的影響。
第三、用戶分群
對于誰符合一定的行為或背景資料，分類處理的用戶，經常談到的是用戶聚類的手段。
也可以同時通過進行提煉某一群用戶的特定環境信息，創建該群體對于用戶的畫像——例如訪問購物網站、寄送地址在北京的用戶，可以被歸類為“北京”用戶群體。
而對于“北京”的用戶群體，可以進一步觀察他們的頻率購買的產品，類別，時間，所以創建了用戶群體的肖像——在數據分析中，往往可以針對特定行為、特定背景的用戶信息進行有針對性的用戶管理運營和產品結構優化，效果會更加具有明顯。
第四、轉化漏斗
大多數企業的現金流，可以概括為一個漏斗。
漏斗進行分析是最常見的數據技術分析研究手段方法之一，無論是注冊轉化漏斗，還是電商下單的漏斗。
通過漏斗進行分析可以從先到后還原用戶轉化的路徑，分析企業每一個轉化節點的效率。其中，往往把重點放在三個要點：
第一、從開始到結束，整體轉換效率是多少？
第二、每一步的轉化率可以是多少？
第三、這一步走到原因在什么地方的損失？流失的用戶提供符合哪些行為特征?
第五、行為軌跡
關注軌道的行為，以了解真實的用戶行為。
數據索引本身往往只是抽象的真實情況，香港服務器租用，例如，網絡分析等指標，如果你看一下用戶訪問和頁面瀏覽量量，是斷然不會完全了解用戶如何使用您的產品——通過大數據技術手段，虛擬主機，還原用戶的行為軌跡，有助于增長團隊關注用戶的實際生活體驗、發現具體分析問題，根據不同用戶可以使用習慣設計企業產品、投放內容。
第六、留存分析
在人口紅利的時代漸漸褪去，比獲得一個新的用戶遠不如留住老客戶的成本。
每一款產品，每一項工作服務，都應該核心企業關注的留存，確保做實每一個不同客戶。
可以理解通過數據分析的情況下保留，通過分析用戶的行為或行為組和回訪之間的關聯，想方設法提高保留。
目前，就是這六個方法，僅供參考。
