官方网站或应用程序上的表格；

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然后需要对数据进行处理、构造并以更方便分析的形式呈现。例如，对于队列分析来说，最方便的数据可视化展示类型是表格：Excel、Google Sheets。图表也经常被使用。它们有助于清楚地比较指标。

最后一步是实际的数据分析和准备适当的结论。分析包括比较关键指标、确定每个具有最佳结果的群组以及寻找遇到问题的群组。根据结果​​，可以生成和构建一个群组报告：检验假设并提出改进产品或服务的建议。


如何应用群组分析：示例
让我们看一些使用群组分析的例子。他们可以清楚地展示如何持续进行分析以及它在实践中如何有用。在工作中使用群组的例子。

1. 邮寄效率
在第一个例子中，让我们假设一家在线化妆品公司决定测试其电 购买电话号码列表 子邮件简报的有效性，或者更准确地说，确定吸引最忠实订阅者的来源。分发通常通过以下方式进行：

品牌社交网络；
促销页面上的引导磁铁。
主要目标是了解公司最忠实的客户和目标受众到底来自哪里。群组分析将对此起到积极的帮助。

我们看到 9 月份的数值如下：1,000 人通过社交网络注册了时事通讯，1,850 人通过表格注册了时事通讯，1,400 人通过引导磁铁注册了时事通讯。考虑到所有这些数据，我们可以创建三个群组。我们将这些指标输入到表中。


这里的一个群组就是我们表中的一行。按月计算的百分比——一、二或三个月后仍有多少人订阅邮件列表。例如，我们创建一个“社交网络”用户群组并进行查看。显然，订阅一个月后，即九月底，仍有 53% 的初始人数尚未取消订阅邮件列表。或者1000*53%=530人。

统计数据显示，对产品最忠诚、最感兴趣的用户均来自于“网站形式”来源：在第一个月，多达 73% 的用户会留在品牌上并阅读新闻通讯，三个月后这一比例达到 64%。

对于通过社交网络订阅时事通讯的人来说，保留率和兴趣率较低。与此同时，注册了引导磁力链接的用户几乎立即离开。他们对公司的邮件列表和产品不感兴趣：到第一个月末，超过一半的用户取消了订阅。