有哪些优化方法有哪些
优化方法的种类：
1.算法优化
2.代码优化
3.数据优化
4.系统资源优化
解释：
1.算法优化：算法优化是指通过对程序中的算法进行分析和改进，以提高其运行效率。这包括选择更加高效的算法、对算法进行时间复杂承诺和空间复杂承诺的分析，以及根据实际情况调整算法参数等。
2.代码优化：代码优化是对程序源代码的调整，以提高其执行效率和性能。这包括减少不必要的计算、避免重复计算、使用更加高效的编程语言和库、优化数据结构等。代码优化可提高程序运行速度，减少内存占用，提高代码的可读性和可维护性。
3.数据优化：数据优化主要关注如何更具有效地处理和存储数据。这包括数据压缩、数据库索引优化、数据分区、缓存优化等。通过合理组织和管理数据，可提高数据访问速度，减少数据传输和存储的成本，从此提高系统的整体性能。
4.系统资源优化：系统资源优化涉及对计算机硬件和软件的合理配置和利用，以提高系统的整体性能。这包括CPU、内存、磁盘、网络等资源的优化配置。通过调整系统设置、优化系统配置、合理安排任务等方式，可提高系统的响应速度、稳定性和可靠性。
以上各种优化方法在实际应用中往往是相互交织、相辅相成的。针对不一样的应用场景和需求，可能要综合运用多种优化方法来实现最佳的性能提高效果。
数据分析方法有哪些
常使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：分析某商品的营业额较低的原因，用公式法分解
二、比较分析
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。
我们都知道孤立的数据没有意义，有对比才有所差异。例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，使用频频，常常和其他方法搭配使用。
下图的AB公司营业额对比，虽然A公司营业额总体上涨且高于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，最后的营业额还是赶超。
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，收集各群组的网民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；比方说我们发现网民的转化率不高，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小，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，则可能要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不可以达到95%甚至90%，则需要决定是不是中止试验。
（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。
流程图如下：
四、象限分析
通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从此进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与商品分析、市场分析、顾客管理、商品管理等。例如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左边到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。
高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和商品实际受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和商品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，引起更加多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。还有经典的RFM模型，把顾客按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)三个维度分成八个象限。
象限法的优势：
（1）找到问题的共性原因
通过象限分析法，将有相同特征的事物进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事物可以提炼出有效果的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；
（2）建立分组优化策略
针对投放的象限分析法可以针对不一样象限建立优化策略，例如RFM顾客管理模型中按照象限将顾客分为重点发展顾客、重点保持顾客、一般发展顾客、一般保持顾客等不一样类型。给重点发展顾客倾斜更加多的资源，例如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力顾客销售价值更加高的商品，或一些优惠措施来引起他们回归。
五、帕累托分析
帕累托法则，源于经典的二八法则。例如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可理解为20%的数据产生了80%的效果要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。
一般地，会使用在商品分类上，去测量并构建ABC模型。例如某零售公司有500个SKU以及这些SKU对应的营业额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。
常见的做法是将商品SKU作为维度，并将对应的营业额作为基础度量指标，将这些营业额指标从大到小排列，并计算截止当前商品SKU的营业额累计合计占总营业额的百分比。
百分比在 70%（含）以内，划分为 A类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C类。以上百分比也可根据自己的实际情况调整。
ABC分析模型，不光可用来划分商品和营业额，还可以划分顾客及顾客交易额等。例如给公司贡献80%利润的顾客是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类顾客。
六、漏斗分析
漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常使用于像新消费者的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。
上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取网民到最终转化成购物这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购物流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从此解决问题，优化该步骤，最终达到提高整体购物转化率的目的。
整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。例如分析电商的转化，我们需要做的就是监控每个层级上的网民转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的网民，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提高网民体验。
还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即网民获取、网民激活、网民留存、网民收益以及网民传播。这是商品运营中比较常见的一个模型，结合商品本身的特点以及商品的生命周期位置，来关注不一样的数据指标，最终制定不一样的运营策略。
从下面这幅AARRR模型图中，可以比较明显的看出来整个网民的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个网民生命周期各环节，可进行数据的横向和纵向对比，从此发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。
七、路径分析
网民路径分析追踪网民从某个开始事物直到结束事物的行为路径，即对网民流向进行监测，可用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解网民行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导网民更加高效地完成商品的最优路径，最终促使网民付费。如何进行网民行为路径分析？
（1）计算网民使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过统计数据，真实地再现网民从打开APP到离开的整一个过程。
（2）查看网民在使用商品时的路径分布情况。例如：在访问了某个电商商品首页的网民后，有多大比例的网民进行了搜索，有多大比例的网民访问了分类页，有多大比例的网民直接访问的商品详情页。
（3）进行路径优化分析。例如：哪条路径是受众最多访问的；走到哪一步时，网民最容易流失。
（4）通过路径识别使网民行为特征。例如：分析网民是用完即走的目标导向型，还是无目的阅读型。
（5）对网民进行细分。通常按照APP的使用目的来对网民进行分类。如汽车APP的网民可以细分为关注型、意向型、购物型网民，并对每类网民进行不一样访问任务的路径分析，例如意向型的网民，他进行不一样车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于网民所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对网民进行分类，再对每类网民进行分析。
以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经历首页阅读、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在网民真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，网民也许会返回首页继续搜索商品，也有可能去取消订单，每一个路径背后都有不一样的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速网民动机，从此引领网民走向最优路径或期望中的路径。
网民行为路径图示例：
八、留存分析
网民留存指的是新会员/网民在经历一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存网民占当时新消费者的比例就是留存率。留存率按照不一样的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：
第一种日留存，日留存又可以细分为以下几种：
（1）次日留存率：（当天新增的网民中，第2天还登录的网民数）/第一天新增总网民数
（2）第3日留存率：（第一天新增网民中，第3天还有登录的网民数）/第一天新增总网民数
（3）第7日留存率：（第一天新增网民中，第7天还有登录的网民数）/第一天新增总网民数
（4）第14日留存率：（第一天新增网民中，第14天还有登录的网民数）/第一天新增总网民数
（5）第30日留存率：（第一天新增网民中，第30天还有登录的网民数）/第一天新增总网民数
第二种周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相较于第一个周的新增网民中，仍然还有登录的网民数。
第三种月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相较于第一个周的新增网民中，仍然还有登录的网民数。留存率是针对新消费者的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不一样时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月网民留存曲线：
九、聚类分析
聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更加好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在网民研究中，很多问题可借助聚类分析来解决，例如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及网民分类问题等等。其中，网民分类是最常见的情况。
常见的聚类方法有不少，例如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下面图：
可看到，数据可以被分到红蓝绿三个不一样的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，通常会单独对每个簇进行深入分析，从此得到更加细致的结果。
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