一、从数据分析定义看
关键：分解
中心思想：“拆”
二、基于统计分析
1、拆指标
1）分布分析
（1）均值、方差、相关系数、线性回归都相同
安斯库姆四重奏（Anscombe’s quartet）
（2）数据探索EDA
（3）直方图、散点图等
2）因素分解
（1）横向因素拆分，如财务的“杜邦分析法”
（2）纵向阶段拆分，如运营的“漏斗分析法”
3）趋势分解
（1）趋势，如MA移动平均线
（2）周期，如依某个时间粒度探索周期性，或傅里叶变换
（3）异常，如6Sigma
（4）波动，随机波动，正态分布
2、拆维度（数据）
1）分组分析
（1）混合统计易导致差异化特征淹没在汇总数据中
（2）方法：
a、简单分组
b、分箱分析
c、决策树
2）个案分析
3）异常分析
（1）离群点分析
（2）方法：
a、IQR
b、异常检测算法，如IF，1SVM等
3、综合法
1） 断代分析（Cohort Analysis）：分组+趋势
从一个时间跨度（生命周期）来观察不同用户分组的行为变化趋势。
三、基于机器学习
1、聚类
2、分类
数据分析的套路
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