数据分析并非只是简单的数据分析工具三板斧——Excel、SQL、Python，更重要的是数据分析思维。没有数据分析思维和业务知识，就算拿到一堆数据，也不知道如何下手。
推荐书本《数据分析思维——分析方法和业务知识》，本文内容就是提取这本书的主体思维，以提高自身的数据分析素养。
先来点鸡汤：学会把书读薄，就要学会总结，撰写学习博客的过程就是加深印象的过程，也是持续提高自身素质的有效方法。冲冲冲！
此前篇章：
数据分析思维（一）：业务指标（数据分析并非只是简单三板斧）
数据分析思维（二）：分析方法——5W2H分析方法、逻辑树分析方法、行业分析方法
数据分析思维（三）：分析方法——多维度拆解分析方法
数据分析思维（四）：分析方法——对比分析方法、A/B测试
数据分析思维（五）：分析方法——假设检验分析方法
数据分析思维（六）：分析方法——相关分析方法
群组方法方法
1.1 什么是群组分析方法 ?
群组分析方法，也叫同期群分析方法，是按照某个特征，将数据分为不同的组，然后比较各组的数据（说白了就是对数据分组然后进行对比）。
举个生活中常见的例子：
比如，进行体育项目活动时，考虑到男生、女生的运动项目不一样，我们会将学生分为男生组和女生组，分别进行体能测试，然后进行对比。
又比如，在职场中，我们建微信群讨论特定的业务问题，就比如复杂产品运营的运营群，负责产品设计的设计群等。
1.2 群组分析方法有什么用？
群组分析方法主要用于分析用户留存率随时间发生了哪些变化，然后找出用户留下或离开的原因。
产品版本更新后，产品改版的效果如何？用户是增长了，还是流失了？这时我们就需要将用户按照时间进行分组，比较不同组之间的新用户留存率。
留存问题如何对用户进行分组？通常按照用户开始使用产品的月份来分组，分组后，分析计算用户的留存率随时间发生了哪些变化，并分析留存率高的组为什么留存，留存率低的组为什么流失。
1.3 如何使用群组分析方法？
职场中，群组分析方法主要用于分析某一指标（留存率、流失率等）随时间发生了哪些变化。也可以扩展应用到其他场景。
以常见情况为例，假设现在是4月初，要分析产品用户的留存率：
1、分组：将前3个月的用户划分到不同的组（在实际业务场景中，分组的依据不一样）。
2、加入随时间变化的列，并计算留存率。表中每一个数据单元格表示用户组从开始注册产品到n个月后的留存率，空白单元格是因为5月份后的数据不存在，还没开始。
3、在同一张图中，画出每个用户组的时间-留存率折线图。
4、观察规律，比如某一处突然下降或上升。我们发现3月份组的留存率突然下降了，我们后续就可以分析其突然下降的原因。
上面只是做了简单的群组分析方法演示，所以数据比较简单。通过群组分析方法，我们可以观察指标随时间发生了哪些变化，具体原因还需要结合其他分析方法，比如相关分析方法、假设检验分析方法等。
1.4 注意事项
使用群组分析方法需要注意如何分组。除了按照时间分组，还需要注意根据具体的业务场景来确定。比如按照用户一个月内使用产品的天数进行分组，进一步地，还可以将一个月内产品使用天数至少7天的用户分为一组，叫核心用户；还有一般用户、冷漠用户等。
总结
1、是什么？
“群组分析方法”是按照某个特征，将数据分为不同的组，然后比较各组数据。
2、有什么用？
主要用于分析用户的留存率（流失率、逾期率等）随时间发生了哪些变化，然后找出用户留下或离开的原因。
3、如何用？
先使用群组分析方法找出留存率低或高的组；然后使用假设检验、相关分析等方法，研究为什么这些组留存率低或留存率高，就可以优化产品策略了。
注意的是，当表格数据比较较多时，使用折线图等图形描绘数据，可以更直观、更容易地判断出数据发生了哪些变化。
4、注意事项
注意根据具体业务场景来灵活分组。
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