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对很多公司来说，数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？
数据分析说白点就是知道要什么数据，了解数据走势，懂得如何分析。在数据分析呈现后，要根据分析得出结论，结论中需要用简单明了的语言表明出现的问题，导致问题的原因，最后就是针对问题的解决方法。
趋势、分布、细化这三点包含了数据分析的大部分内容。无论是数据的收集、数据的整理，还是数据的分析，都需要不断地找趋势、看分布、做细化，这样才能找出最有价值的结论。
数据分析中的看趋势一般适用于对产品核心指标的长期追踪，例如，点击率、活跃用户数、在线时长等。
依据这些数据制作出简单的数据趋势图，还不能算作趋势分析。趋势分析不仅需要明确数据的变化，还需要明确变化背后的原因。
孤立地看数据的趋势变化，很难说明问题。
比如一个企业利润增长10%，单单凭借这一个数据，我们很难判断该企业的经营状况，如果该企业的同行业企业增长速度普遍为5%，则说明该企业增长速度很快，而如果其他企业增长速度普遍为20%，那么说明该企业的增长速度很慢。
想要让数据趋势变得有意义，就必须给孤立的数据一个合理的参考值，也就是要引进对比的数据。
首先跟大家聊一聊趋势分析中的一些基本概念：环比、同比、定基比。
环比用来表示连续两个统计周期的量的变化比。一般所说的环比增长，即环比增长率。
计算公式为：环比增长率=（本期统计数据-上期统计数据）/上期周期数据×100%
反映本期比上期增长了多少。
比如：2020年3月份某网站的月活跃用户数达到2000万，2月份的月活跃用户数是1800万，相比2月份，3月份月活跃用户数的环比增长率=（2000-1800）/1800×100%=11.11%。
同比分析的主要目的是降低季节变动带来的影响，用以对比今年发展情况与上一年同期发展情况。
在实际工作中，经常使用某年、某季、某月与上一年同期的数据进行对比计算。
计算公式为：同比增长率=（本期统计数据-上一年同期统计数据）÷上一年同期统计数据×100%。
例如，某企业2019年3月的产值为100万元，2020年3月的产值为300万元，同比增长率为：（300-100）÷100×100%=200%。
虽然同比和环比反映的都是数据的变化速度，但由于二者对比的时间不同，反映的结果也是完全不同的。
一般来说，环比能够与环比相比较，但不能与同比相比较。但在一些特殊的情况下，比如要考虑时间纵向发展趋势，偶尔也需要将环比与同比放在一起进行比较。
定基比=（报告期水平÷某一固定时期水平）×100%
它是报告期水平与某一固定时期水平之比，体现的便是企业某段时间内的总发展速度。
以上三种对比分析虽然各有不同，但都能互相结合，为数据的趋势分析提供必要的支持。
如果只是看一个绝对值数据是远远不够的，公司的决策层、产品方或者运营方往往需要查看一个月、一个季度的表现，观察这些指标的变化趋势，同时与上个月、去年同期、某个基点值进行对比，进而明确这些数据背后的业绩表现。所以，同比、环比、定基比便成为了数据趋势分析中的关键方法。
比如网站3月份的日均自然搜索流量与2月份的日均自然搜索流量进行对比。
通过两期数据的对比，能够很直观地看到数据的增长或下降情况。而计算出相应的“环比增长率”则能够快速明确两期数据的变化幅度。
2020年3月份网站的日均自然搜索流量与2019年3月份的日均自然搜索流量进行对比。环比数据是为了减少季节或行业周期对数据产生的影响，对于淡旺季明显的行业非常适用。
再比如将2019年全年的日均自然搜索流量作为一个基点，2020年每个月的日均自然搜索流量与这个值进行对比，便可以明确超越了2019年平均水平多少。
统计学中数据分布一般从三个方面进行描述：
分布的集中趋势，体现各数据聚集的程度；
分布的离散程度，体现各数据远离中心值的程度；
分布的形状，体现数据分布的偏态和峰态。
我们拿到数据之后，首先要对数据要有个基本了解，可以从集中趋势，离散程度及分布形状出发，来了解自己的数据。
分析数据之后，对数据有初步了解，通过数据分布可以展现出用户对产品的依赖程度。
1）找到用户分布规律
对同一指标下有关数据的统计和分析，挖掘用户使用产品的规律，进一步修正和制定产品策略。
2）增加客户回访率
分布分析从多角度分析帮助公司判断用户对产品的依赖程度。
3）快速识别核心用户群体
核心用户群体是对公司贡献最大的用户群体，是公司最大的利润来源。分布分析通过不同的维度筛选出核心用户群体，做好资源配置，以最小的成本实现公司利润最大化。
数据的细致化划分是数据分析技巧的核心思想之一，它能够帮助企业实现客户流量的几何级增长、运营能力的翻倍提升、服务能力的显著提升等。
在数据分析的过程中，如果想要得到一些较为精确的结论，我们需要将其进一步细化，因为在一些复杂数据的分析过程中，我们可能会忽略一些关键的数据细节。这里的细化一定要进行多维度的拆分。
常见的拆分方法包括以下几种：
分时：对不同时间段的数据进行观察，查看数据是否产生变化。例如，通过某餐饮店上午的营业数据与下午的营业数据的对比，可以分析不同时间段的客流量变化。
分渠道：对不同渠道的产品与用户进行观察，查看数据是否产生变化。例如，网站通过对点击网页直接进入的用户与通过链接转入的用户进行分析，得出不同渠道用户的转化率。
分用户：对新老用户进行观察，分析二者是否有差异。例如分析新注册用户与老用户的消费水平是否有差异，VIP和普通用户的满意度是否有差异等。
分地区：对不同地区的数据进行观察，看看数据是否有变化。例如，通过对河南与山东用户的分析，得出不同地区的消费习惯是否有差异等。
组成拆分：对数据的构成进行观察，查看数据之间是否能够继续拆分。例如在搜索引擎上的搜索词组，可以拆分出不同的关键词。
接下来，我们以用户流量细化为例，来看看到底如何利用数据的细致化分析呢?
在对流量数据进行分析前，我们需要通过多种指标判断基本的用户流量情况，例如，用户访问量、点击量等。此外我们还需要关注用户的平均访问时长、平均浏览页数、平均关闭率等。
这几个指标的基础组合能够帮助我们了解用户的转化率。这里面还需要注意区分新老用户，例如新用户与老用户的比例、新用户与老用户各自的停留时长等，这些都可以作为用户流量的判断依据，也可以用于判断流量的基本质量。
在简单了解用户流量概况之后，我们还需要进一步对用户流量进行细分，研究用户流量增长方面所遇到的问题，并以此制订下一步的策略。一般来说，用户流量分析有两种方式。
（1）按访问来源分析按访问来源进行分析，用户流量可以分为直接访问、外链访问、搜索引擎访问、社交媒体访问等类别。而这些访问类别又存在多种形式与多种渠道。
（2）按流量入口分析在对用户流量的分析中，我们主要关注的重点是流量的来源，这也就导致了我们很容易忽视流量的入口方面。对于一般的网站来说，流量的入口指客户点击之后直接进入的页面，也就是所谓的落地页。通过分析落地页可以明确客户到达网站的第一个网页，避免出现大部分流量被导入无效页面的情况。
我们假如有100人通过搜索该商品，那么可能只有60人选择查看商品详情，之后会有40人选择加入购物车，而最后只有20人成功支付。
依据这样一个漏斗图，我们能够明确每个过程中客户流量的损失情况。当然不同渠道的转化率是有所不同的。
接下来，我们可以对不同渠道的转化率进行优化配置。
例如，某网站的直接访问量一天只有2000人，但转化率为15%，而通过百度搜索引擎点击进入的转化率仅为5%，但客户流量达到10000人，这个时候我们可以适当提高百度搜索引擎的广告投入，提高百度搜索引擎的转化率。
通过对流量渠道转化率的分析，我们能够判断客户的行为是否存在差异，并由此推断客户的特征，进行一些差异化的优化。
数据的细化是数据分析中一个十分重要的手段，多问一些为什么，才能更准确地得出结论，而一步一步细化，便是不断问为什么的过程。
以上就是我们在日常做数据分析时的三个技巧，数据分析不能为了分析数据而分析，需要带着问题去做数据分析、关注数据分析背后的利益和资源分配，以及数据呈现出来的背后的这个真实的世界，更好的总结过去，并且对未来的趋势作出判断。
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5)发布大量包含推广链接、产品、品牌等内容获取搜索引擎中的不正当曝光；
6)购买或出售帐号之间虚假地互动，发布干扰网站秩序的推广内容及相关交易。
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3)伪造身份、冒充他人，通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份，或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信，主要表现为：
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病；
2)求推荐算命看相大师；
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询；
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失，包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势，东西宠物丢了能不能找回、取名改名等；
7. 文章标题党，主要表现为：
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3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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