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seo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SEM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，关键词搜索来源，下载来源等等。

3、埋点分析

前面晓波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，优化产品的而用户体验。

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”的内容总结，希望对大家有所帮助。我是熊熊seo，干货持续更新中，敬请关注。