数据分析的作用：
现状分析、原因分析、预测分析。
数据分析的流程：
明确数据分析目的、梳理数据分析思路（重中之重）、数据收集、数据处理、数据分析、数据呈现。
营销活动方案通常会采用"4P"营销组合策略：产品、价格、渠道、促销；
可能是：
产品线不够长，产品缺乏吸引力；
价格偏高，顾客不能接受；
引流渠道不够精准，客户质量偏低；
促销力度不大，或者满减条件过高。
数据分析方法：
数据分析方法的选择与具体的应用场景密切相关。
对比分析－－将两个或两个以上的事物进行对比，以达到认清事物本质和规律的研究方法。根据时空差异，可分为横向对比与纵向对比。
分类分析－－用一定的特征变量将研究对象的集合分成若干个类别。
聚类分析－－根据研究对象在属性上的相似程度进行聚合，相似程度高的聚合成一类，一般把它称为簇。
关联分析－－研究两个事物之间的关联关系。如啤酒与尿不湿。
时间序列分析－－趋势变化、周期变化、随机变化。
回归分析－－研究因变量随自变量变化而变化的规律，包括线性回归、非线性回归、逻辑回归等等，是一种非常有用的预测工具。
回归分析表各值解释：
multiple R－－－相关系数；
R Square---判定系数，越接近1回归模型拟合度越高，即自变量对因变量的解释程度高，回归方程参考价值高。
significance F-----F检验的显著水平。significance F是excel里面的方差分析表里的统计学术语。
F指F统计量的值，Significance F指p值。P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。
AARRR模型：
渠道Ａ的AARRR模型：
渠道Ｂ的AARRR模型：
AARRR模型告诉我们，商家首先要想办法获取新用户，将新客户变成活跃客户，活跃客户变成老客户，老客户再变成付费客户，付费客户再变成忠诚客户。