工作中最常用到的統計方法有哪些？根據我自己的經驗給舉些例子。

1.通過一部分用戶樣本預估整體的用戶情況。比如，你的網站用戶有200萬注冊用戶，你要征詢他們對于網站改進的意見，你需要給他們發郵件問卷。但 由于種種限制，你不能每個用戶都發，而且你收到的有效問卷只有1500多份。你要明確一下，你收集到得1500多份問卷到底多大程度上可以帶代表200萬 的整體。這時候，你要預估誤差范圍（margin of error）。如果你征集到的有效有碰巧有52%的支持方案改進，你能說多一半的人都支持么？當然不能，因為你的誤差范圍可能就有2.5%左右。當然誤差 的范圍和你選定的置信度相關（Confidence Level），這里由于時間的限制我就不細說了。

2.根據用戶的行為和特征對用戶進行細分。這里需要用到聚類的概念，通過相似性的計算，來將行為和特征相近的個體用戶歸為一類。比較常用的歸類算 法，比如K-均值法。例如，你做一個B2B的電子商務網站。你會考慮用哪些標準來劃分用戶比較好，如廠家的規模,產品所屬的行業，還是他的商業模式（生產 廠家、外貿公司、批發商、零售商）等等。

3.網站設計與商業目標的相關性分析。網站都會經常做改進，如果你有都有相關的歷史記錄可以分析出哪些設計的改進提高的用戶的活躍度或者轉化率。通 過相關性分析，你可以知道哪些設計的改進對于用戶的活躍度或者轉化率更大；你還可以知道哪些設計元素的改進可以互相促進商業目標的完成，哪些則不起作用， 或者反作用。（當以，這些分析都基于你已經剔除了運營和推廣活動對你造成的干擾）

4.網站整體用戶體驗的度量。面對每天幾十上百的網站數據的各種指標，相信有相當一部分人包括老板們都看不懂。據說google的各種指標有 2000多個。這些數據指標對于用戶體驗的衡量到底有多大意義，也許沒有一個人可以完全說清楚。這時候，網站需要一個類似股票大盤指數的指標來衡量網站整 體用戶體驗，及其變化趨勢。這需要對數據進行長期的跟蹤，統計，相關性比較才能完成。