数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些小编觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本期主要讨论一下三种有效的数据分析方法，让你的工作事半功倍。
　　一、同期群分析

　　同期群（cohort）分析在数据运营业务领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察存留情况。通过对性质完全一样的可对比群体的存留情况的比较，来分析哪些方面影响用户的存留。

　　同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简洁明了，但却十分形象化。同期群只用简洁明了的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的存留或流失变化情况。

　　以前存留分析只要用户有回访即定义为存留，这会导致存留指标虚高。
 
　　二、聚类分析

　　聚类分析具有简洁明了，形象化的特征，网站数据分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

　　用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，有关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

　　例如：在页面分析中，经常存在带？参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简洁明了的分析容易造成跳失率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据资料用于分析场景。
　　三、埋点分析

　　只有采集了足够的数据资料，才能通过各种分析法得到需要的分析結果。

　　通过分析用户行为，并细分为：重度交互，交易行为，轻度交互，浏览行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按键等事件，因其使用频繁，数据资料简洁明了，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，需要的数据资料可立即提取，又大量减少技术工程师的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

　　如：重度交互（注册账号，加好友等）和交易事件（加购物车，下客户订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。 　　Teamface管理系统中的数据分析可以准确、直观地进行客户价值分析、员工价值分析、供应商价值分析、代理商价值分析等。