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除了上面谈到的这些基本的、常见的统计分析检验技术之外，在数据化运营的商业实践中，针对运营效果进行分析时还有一些重要的思路和策略，利用这些思路和策略来处理数据可以有效提升分析效率，更好、更准确地发现正确的结论。其中，最常见的一个思路和策略就是控制变量的方法。
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所谓控制变量，是指在分析某个核心因素针对不同群体的运营效果时，为了防止其他因素的干扰，而人为地将考虑到的其他因素，即一些潜在的、重要的、可能影响运营效果的因素进行固化（或排除），从而在一个人为控制的比较单纯的数据中专门分析核心因素的影响。
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虽然从统计学的角度看，多个因素对目标变量的影响可以通过方差分析、协方差分析等方法加以解决，但是这些复杂的统计方法不是运营团队中的每个人都可以熟练掌握的；另外，控制变量的方法本身简单易行，通俗易懂，所以在数据化运营的商业实践中还是有很大的应用空间的。
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举例来说，为了分析在线旺铺装修要素对于在线成交的影响，数据分析师在分析之前应该了解，对于在线成交的潜在影响因素，从电子商务平台的买卖双方的行为来看，有太多的可能性，如在线广告的投放、线上商品的Offer情况、商品的价格、品类、促销措施、卖家资质、卖家规模等都要考虑，至于在线旺铺装修要素对于在线成交的影响，放在上面提到的电子商务平台的买卖双方的海量行为因素中，就很有可能会被其他因素所掩盖。在这种情况下，为了专门分析在线旺铺装修要素对在线成交量的影响，就很有必要在分析之前考虑控制变量的方法，即把那些跟在线成交密切相关的因素排除在外，这些核心因素包括购买了在线点击付费广告P4P业务，并且最终的分析样本应该在很多核心因素方面是一致的，比如商品来自同一个品种，卖家具有相同的资质和规模，价格基本上属于同一个层次，所抽取的数据都没有受促销措施的影响等。只有把这些应该考虑的核心因素都考虑到，并且都进行了有效的控制，才可以在一个比较单纯的数据集中专门分析在线旺铺装修要素对于在线成交量的影响。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 12.2.13 AB Test
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提到AB Test，人们最容易想起的就是它是在网页设计优化中的一种比较策略。同一个功能页面，设计两种不同的页面布局（或风格），通过技术手段将两种不同风格的页面设计随机分配给浏览该功能页面的不同访问者，根据随机分配的页面浏览转换效果，来评价不同设计风格的优劣。
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其实，除了上面提到的网页设计和优化中常常用到这种方法之外，AB Test与控制变量的方法一样可以看做是进行运营效果分析时的思路和策略，也是数据化运营实践中运营团队最熟悉的方法论。
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AB Test最基本的含义就是对于一个运营活动的效果进行评价。在使用此方法时，一定要事先把同一类客户群体随机分成A和B两组，一组进行运营，另一组不进行运营，这样才可以比较合理地评估运营的效果；或者一组采用甲方案进行运营，另一组采用乙方案进行运营。但是，也并不是说只能局限于两个样本组，在实践中可以根据具体项目需求分成多个分组。
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使用AB Test方法时要注意以下的几点：
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❑参与AB Test的客户群体应该是来自同一个总体的，应具有相同的特征或属性；否则，A组的客户与B组的客户本来就是特征相同，属性相异，那接下来的效果分析到底是运营带来的，还是客户本身的属性差异造成的，就很难说清楚了。
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❑与AB Test相关的其他业务因素应该一致，也就是说除了要分析的特定运营条件外，其他的业务因素应该一致，这样就可以在其他条件一致的情况下准确考察特定运营条件对运营效果的影响了。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第13章 漏斗模型和路径分析
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阳台梦杳，苦追踪问迹，似无还有。
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——《群音类选·陈秋碧》明代胡文焕
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13.1 网络日志和布点
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13.2 漏斗模型与路径分析的主要区别和联系
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13.3 漏斗模型的主要应用场景
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13.4 路径分析的主要应用场景
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13.5 路径分析的主要算法
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13.6 路径分析案例的分享
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在互联网数据化运营实践中，有一类数据分析应用是互联网行业所独有的，那就是漏斗模型和路径分析的应用。漏斗模型通常是对用户在网页浏览中一系列关键节点的转化程度所进行的描述。比如，在某B2C电商平台上，买家从浏览到实际购买产品都需要经历3个步骤：从浏览商品到选中商品放入购物车，将购物车里的东西提交到订单上，直到提交订单后实际完成在线支付。上述3个步骤一路走下来，买家人数一定是越来越少，这个过程就是一个典型的漏斗模型。漏斗模型的主要分析目的就是针对网站运营过程中各个关键环节的转化效率、运营效果及过程进行监控和管理，对于转化率最低的环节，或者波动异常的环节加以有针对性的改正，以提升转化效率，从而最终提升运营效率和网站转化效果；路径分析通常是指对用户的每一个网络行为进行精细跟踪和记录，并在此基础上通过分析、挖掘得到用户的详细网络行为路径特点、每一步的转化特点、每一步的来源和去向等，从而帮助互联网企业分析用户的网络行为，找出用户的主流路径，分析网络产品的用户使用路径，从而可以进行有效的产品优化和升级，并针对典型场景的用户转化数据来进一步制定和实施有针对性的策略，以提升转化效率。
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