首先我们需要明确数据分析的重要性。首先，通过对账户数据的分析，我们可以了解投放的基本情况，从而保证账户的平稳运行以及及时发现异常情况并进行有针对性的处理。其次，数据分析可以指导我们很明确的衡量与KPI的差距，寻找账户优化的突破口。最后，数据分析结果可以辅助制定优化策略，并帮助我们累积优化经验。

下面我说一下常用的几种分析方法：第一种我们可以称之为TOP分析法，即基于某指标（如转化）将物料的前几名（根据物料数量自定义）汇总，与其余物料汇总的结果进行比对，从而得到我们最关注的重要物料所占比例和效果数据。这种方法最重要的意义在于促使我们可以持续不断的关注那些花费最多或带来转化最多的关键字。

第二种我称之为占比分析法。通过对比花费占比与转化占比的比例，我们可以有效的发现不同组级的关键字在花费及转化上的贡献程度，从而找到新的优化突破口。运用这种方法时，我们可以逐个层级的找出各个指标的主要“贡献者”，如花费、点击、转化等。

第三种简单来说就是多维度分析。通常我们可以组合两个维度进行交叉分析，例如点击率和转化率的交叉分析，当数据横轴是点击率，纵轴是转化率的时候，我们就可以看到这两个指标的相互影响情况，从而得到优化突破点。