萌新小白如何开始数据分析？
专职想做数据分析该如何开始？？
大部分人听到“数据分析”，都觉得这是一个非常高大上的词汇，似乎高不可攀。
但在我看来，数据分析并不是一种冷冰冰的工作类型，而是基于目前的大数据时代、AI人工智能调下的一种通用的能力。我们在日常生活的方方面面都会接触到它，我们也离不开它。
而在迈入数据分析的门槛的初期，除了培养数据思维意识、学会使用趁手的数据分析工具，还需要培养自身解决问题的思路，也就是我们常说的，学会使用数据分析方法。通过分析方法，将零散的思维整理成有逻辑、有条理的分析思路。
今天我们就来浅谈一下最适合小白分析师的8种常见数据分析方法。
分析目的：将复杂问题简化。
顾名思义，和树枝的层层分叉一样的，逻辑树分析方法将一个复杂问题细分到具体可量化的问题上，分层排列，逐级延伸。
分析目的：市场调研，分析外部市场环境。
PEST分析中P是政治（politics），E是经济（economy），S是社会（society），T是技术（technology）。
PEST分析主要是对企业判定所处的外部市场环境的分析，是从比较宏观的角度对行业进行分析，最常见的是用于市场调研。
分析目的：进行比较，寻找差异。
好的数据指标一定是比例，好的数据分析一定有对比。
对比分析是将多个数据放在一起进行比较，分析其差异，从而找出这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。
例如，可以用平均值、中位数判断数据整体的大小；用方差、标准差判断数据波动情况；用环比、同比来展示随时间变动的数据趋势等；
在进行对比分析前，首先要明确对比对象，可以分为自身对比和行业对比。
截图来源：DataFocus（数据已脱敏）
分析目的：挖掘事务相关性。
雨后一定会出现彩虹吗？
如果想知道下雨和出现彩虹这两个事件存在什么样的相关性，就会需要用到相关分析法。事件之间的相关性主要可以分为正相关、负相关、不相关和非线性相关，在实际工作中，可以选择绘制散点图来分析其相关关系。
分析目的：解决业务问题，提升业务思维。
假设检验分析方法是逻辑推理并验证的过程，首先对业务问题提出可能性假设，然后搜集相关证据，验证假设，最后得出结论。假设检验可以快速提升逻辑思维能力、分析问题发生的原因（归因分析）。
分析目的：用户行为分析/产品运营。
AARRR漏斗模型分别代指是获客（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、变现（Revenue）、自传播（Referral），分别对应用户生命周期中的5个重要节点。
例如用户从进入网站到最后点击付费经过的用户行为分析，还可以通过转化漏斗反馈其中的问题，精细化产品运营。
截图来源：DataFocus（数据已脱敏）
7.RFM模型
分析目的：用户价值分类。
RFM模型将Recency、Frequency以及M.NETary3项指标带入三维矩阵，类似象限法，将客户价值划分成不同区域，衡量其对应的价值状况。
三个指标的含义分别是：
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