信息流广告学习博客巨量引擎账户如何怎样进行数据分析？数据分析的方法有哪些？
数据分析对于广告投放账户来说至关重要，我们可以通过对数据的收集和观察，从中找到有用的信息，并且形成结论，最终达到推进优化后续业务效果的过程。
通俗来讲，学会数据分析，不仅能找到账户中当前所存在的问题，进行账户的优化与调整，还能了解账户的未来的发展趋势，提前进行策略的调整。
那么今天我就带大家一起来学习一下账户数据分析的思路与方法。
数据分析的思路
如果想要掌握账户数据分析的技巧，首先要了解数据分析思路的基础。
基于用户路径
通过用户的点击或行为数据，分析用户的常规行为路径，可以获得一系列的用户经典行为路径和对应的用户特征画像，有针对性地针对这些路径进行优化。
基于场景节点
针对业务场景对应各个阶段的关键节点，比如点击广告、提交表单、拨打电话等进行分析，看到相邻漏斗节点间的转化率和其他对比数据，明确有待优化的阶段节点。
还原用户使用过程
通过建立漏斗，进行逐层的分析，通过用户的整个浏览和使用的过程，找到用户流失较多的阶段进行优化调整。
有了以上分析思路的基础，我们就可以通过以下几个步骤来进行账户数据分析：
定义：明确问题和目的，了解所需指标定义，确定分析范围
收集：收集整理数据、筛选确定数据、校验数据准确
分析：处理加工数据、统计方法与工具
产出：总结分析结论、结论验证问题、产出解决方案
改进：方案落实改进、结果数据反馈、分析更正结论
以上就是数据分析的思路，下面我们就基于分析思路，来介绍一下具体的数据分析方法。
数据分析的方法
目前比较常用的数据分析方法，主要有对比分析、细分分析、归因分析、漏斗分析四个方法。
对比分析法
对比的分析方式是最为基础的，两组数据放在一起进行高低的对比，即可呈现出一个明显的数据对比结果，是比较直观的分析方法。
对比方法1：以时间作维度，通过同比和环比两种方法对比数据结果
同比：2018年8月第一周与2018年七月第一周相比较。同比增长率=(本期数-同期数)/同期数*100%
环比：2018年8月与2018年7月相比较。环比增长率=(本期数-上期数)/上期数*100%
对比方法2：在维度和指标上，做横、纵对比。
横比：通过对同维度各个成员的各个指标数据进行比较，即分析广告数据在各个维度的占比情况如何。
纵比：通过对同一维度成员的同一指标级别在不同时间的趋势走向做对比。通过时间趋势，可以看出该维度各个指标是否达到KPI要求，同时也可直观看出数据异常点，对其进行分析并处理。
细分分析法
在通过对比分析发现异常数据之后，需要进一步挖掘异常原因所在，其实细分是为了更深一步的进行对比，在不同的维度进行比较，得出更合理、更公正的数据。
我们可以从不同的方面进行细分：受众人群细分、时间细分、创意细分、流量位细分、其他维度细分。
在这里为大家介绍一个细分分析的方法：杜邦分析法。杜邦分析法的核心思路就是将问题进行层层分解，直到反映出最根本的问题为止。
通过杜邦分析法可以把一些受多个因素影响，干扰分析的数据进行拆解，帮我们找到导致数据异常的真正原因。
以游戏行业为例：
归因分析法
归因是指标维度上非常重要的分析基础，在分析数据过程中，需要了解广告数据归因模型，对数据异常问题进行排查，选择更合理的归因模型与时长。
比如：
1、某广告没有归因模型或者默认使用了之后交互模型，从而忽略了一些非直接点的优质渠道的贡献度。
2、某广告归因时间过短，用户尚未完成完整转化，就已错过归因时间，导致该转化未被记入渠道数据。
所以只有通过完善的归因模型，才能更好地了解到数据的本质，排除数据误差。
漏斗分析法
漏斗分析是一套流程式数据分析，他能够科学反应用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要。
现在所有互联网产品、数据分析都离不开漏斗，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗，都需要注意两点，首先要关注哪一步流失最多，第二是关注流失的人都有哪些行为。
通过漏斗分析可以还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。
在漏斗模型中，我们往往会关注以下三点：
- 整体的转化率是多少。也就是说每一步相对于第一步的转化率是多少。
- 上一步转化率。每一步相当于上一步的转化率。
- 哪一步流失最多，流失的原因是什么？流失的用户都有哪些特征?
我们在投放信息流广告时，就可以通过以上介绍的这几个数据分析的方法，对账户数据进行观察和分析，从而找到账户中所存在的问题，进行账户的调整与优化，将账户的推广效果达到最佳。
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