⑤AB测试分析法
AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异 。例如，对于某个App的同一功能 ， 设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品 。
常用的列了九种供参考:
一、公式拆解
所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素 。
举例：分析某产品的销售额较低的原因 ， 用公式法分解
二、对比分析
对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法 。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异 。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等 。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用 。
下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超 。
三、A/Btest
A/Btest ， 是将Web或App界面或流程的两个或多个版本 ， 在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用 。A/Btest的流程如下：
（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点 ， 作出优化改进的假设 ， 提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了
（2）设定目标，制定方案：设置主要目标 ， 用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标 ， 用来评估优化版本对其他方面的影响 。
（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现 。
（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较?。?根据情况逐渐增加流量 。
（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间 ， 实验可以结束；如果在95%以下 ， 则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验 。
（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验 。
【简述分析法的基本特征】