自互联网普及以来，随着应用开发的深入，人类对网络认知越来越深，我们不只是简单打开浏览网页，而是各种操作，不定时打开、浏览不同的信息。因此，分析用户的行为也变得越来越复杂，越来越重要。但对于很多人来说，数据分析并不是简单易懂，所以今天大圣众包（www.dashengzb.cn）小编就介绍通用的分析学方法，主要从研究、测量和分析三方面入手，可以让你更直接明了。
研究
尽管基于网络的分析是一个相当新的领域，但研究领域已经有几百年的历史了。研究人员横跨各个领域，从科学到营销，再到人类学，他们使用的分析技术直接影响分析师的工作方式，以及分析师决定去继续追踪研究的方向。研究人员的工作，特别是当与分析学结合在一起的时候，与科学方法极其类似：研究人员首先优化自己的目标或问题，以便集中他们的注意力。
一旦他们明确了项目目标，他们就会首先提出一个假设，然后去检验这一假设。接下来，数据分析师可以去测量研究和测试的结果。基于这些测量结果，研究人员和分析师可以识别、去除出一些离群值，或不能反映整体以及模式的结果。最终，他们得出结论，甚至基于他们的分析给出一些预测。
测量
仔细说来，很多指标都可以帮助我们了解一个公司或品牌是否愈来愈强。营销人员、企业家、商业顾问都建立了自己的衡量成功的方法。他们可以测量这些数据：用户数量、网站的速度、用户在网站上的停留时间，以及一些离线细节，比如资金款额、新产品关注量、邮件的订阅量，或购买数量。
有许多公司只知道测量而不重视先前的研究和后续的分析，这种处境相当危险。举个例子，你可以去测量访问该网站的人数，但如果你没有研究之前几天，几周，几月的用户访问数量，如果你没有两种数据的分析、比较方法，那么你测量到的数据其实是毫无意义的。这就是为什么我们经常提及数据追踪，而不仅仅是测量。数据追踪意味着基于研究的持续测量，这整个过程都包含有分析的意图。
分析
分析是将整块信息打碎成片段，并检查每块片段代表含义的过程。分析的概念应用广泛，它在数学、哲学、化学、精神病学，以及计算机科学中都有使用。如果没有分析，所有在研究阶段收集到的信息都可以被测量出来，但是毫无意义。分析使我们在信息之间建立关联。例如，你可能会研究人们如何访问一个网站，测量由搜索引擎进入网站的人数，然后我们可以通过分析得出相关背景，以及回答一些基本问题，如：有多少人访问过类似的网站？今天有多少人访问了您的网站，相比于昨天或上周或去年如何？有多少人从谷歌进入你的网站，与从Twitter进入的数量相比如何？
这里有一个有趣的细节：“分析”一词来自古希腊的?ναλ?ω，意思是“我将它解开、拆散”。“分析”这个词最早发现使用于亚里士多德的文章标题中，PriorAnalytics，这是一篇关于演绎推理和科学方法的文章。作为人类，我们都自然地对分解信息并在逻辑上理解他倍感兴趣，这也许就是我们发现分析极其有价值的原因之一。
看完这三个通用方法，不少人还一脸懵，其实很正常，更好更易理解只有应用到实际当中，使用常用工具去了解分析！
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