本文目录
常见的数据分析模型有哪些
【导读】在进行数据分析时，那就会提及数据分析模型。在进行数据分析之前，首先要建立一个数据分析模型。根据模型的内容，将其细分为不同的数据指标以进行详细分析，最后得到所需的分析结果以及分析结论。那么，常见的数据分析模型有哪些呢?
1.行为事件分析
行为事件分析方法，研究某种行为事件对企业组织价值的影响程度。公司通过研究与事件发生有关的所有因素来挖掘或跟踪用户行为事件背后的原因，公司可以使用它来跟踪或记录用户行为或业务流程，例如用户注册，浏览产品详细信息页面，成功的投资，现金提取等交互影响。
2.漏斗分析模型
漏斗分析是一组过程分析，可以科学地反映用户的行为以及从头到尾的用户转化率的重要分析模型。
漏斗分析模型已广泛用于日常数据操作，例如流量监控和产品目标转化。例如，在产品服务平台中，实时用户从激活APP到支出开始，一般用户的购物路径是激活APP，注册帐户，进入实时空间，交互行为和礼物支出。
3.留存分析模型
留存分析是一种分析模型，用于分析用户的参与/活动级别，调查执行初始行为的用户执行后续行为的数量。这是衡量产品对用户价值的重要方法。保留率分析可以帮助回答以下问题：
新客户是否完成了您对用户将来要做行为的期望?如付款单等;社交产品可以改善对新注册用户的指导流程，并希望提高注册后用户的参与度，如何进行验证?我想确定产品变更是否有效。
4.分布分析模型
分布分析是在特定指标下对用户的频率和总量进行分类显示。它可以显示单个用户对产品的依赖程度，分析不同地区和不同时间段内客户购买的不同类型产品的数量，购买频率等，以帮助运营商了解当前客户状态和客户运营情况。
5.点击分析模型
用一种特殊的突出显示颜色形式用于显示页面或页面组区域(具有相同结构的页面，例如产品详细信息页面，官方网站博客等)中不同元素的点击密度的图表。包括元素被单击的次数，比例，被单击的用户列表以及按钮的当前和历史内容等因素。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“常见的数据分析模型有哪些?”的相关内容，希望对大家有所帮助。那我们如何入门学习大数据呢，如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
什么是数据分析的漏斗模型
1、什么是漏斗模型？
漏斗模型是数据分析较常使用的一种方法，其适用的场景主要是对经过一连串用户操作才能完成任务，同时需要监控和分析任务最终完成的效果，以及每一步可能存在的问题。其场景具有以下2个本质特点：用户操作链路长，步骤多，每一步用户均有可能放弃或者继续存在一个最终的用户行为，该行为的完成情况是产品核心指标，用于衡量整个产品效果漏斗模型的核心思想，是从最终目标入手，找出每一步用户的转化或者流失情况，配以每一步的转化率或者流失率指标来监控效果，并最终通过提升用户转化率，或者降低用户流失率，从而优化最终指标并实现商业价值。
对业务流程和用户场景的理解广度和深度，是漏斗模型能否正确使用的前提。以下结合互联网产品常用的4个场景进一步探讨漏斗模型的使用。
2、漏斗模型如何使用？场景化案例分析实际在进行漏斗模型的分析时，结合不同的业务场景和产品类型，漏斗模型大致可分为以下几种：用户获取模型消费漏斗模型电商漏斗模型功能优化漏斗模型用户获取漏斗模型（AARRR）：AARRR从整个用户生命周期入手，包括Acquisition用户获取，Activation用户转化，Retention用户留存与活跃，Revenue用户产生收入，到发起传播Refer。
互联网产品的新用户获取流程很长，从获客成本和用户质量两个核心指标入手，需要拆解用户获取的每一个环节，并观察和优化其核心指标，从而实现低获客成本，且高用户质量的商业诉求。在利用AARRR模型分析用户获取，需要从宏观和微观角度进行，宏观有助于对整体业务效果的监控，微观分析则有利于找出优化环节并为产品优化提供数据决策依据。
消费漏斗（流量分布图）消费漏斗一般用于页面结构和内容较为复杂的业务，从用户内容消费和流量走向的角度，宏观层面用于回答用户消费什么内容，微观层面则用于分析影响用户消费的问题是什么。
结合今日头条APP的例子，宏观层面的消费漏斗，用于回答用户使用今日头条，都去哪些地方进行内容消费了（数据属于假设）。总体的消费漏斗，有助于查看产品信息架构是否合理，用户行为走向是否符合产品设计的预期：
电商购买转化漏斗用户商品的购买属于决策行为，将整个用户购买流程进行拆分，从浏览商品到支付订单，期间需要经过至少要经过以下4个环节，每一个环节用户均有可能因为各种原因流失掉，通过分析每个步骤的转化率，有利于发现问题，提升整体的交易成功率：功能优化漏斗漏斗分析也适用于产品功能自身的优化，从最终目标入手，拆分业务环节，提取和优化核心指标，从而提升整体功能的转化率。以手机消息推送为例子，消息推送初看是一个非常复杂的，且技术难度很高的产品功能，但是利用漏斗模型，层层拆解各环节，可发现一个完整的消息流程需要经过至少5个环节，通过观察和分析各个环节的转化率，优化每个环节的折损，从而达到更多用户点击查看消息的产品目标。常见的数据分析项目模型有哪些
①目标客户的特征分析
目的：找准目标客户，目标受众，才能进行精细化运营
②目标客户的预测(相应、分类)模型
目的：预测个体相应的概率，展示变量之间的关系
③运营群体活跃度定义
活跃度的定义没有统一标准，一般是根据特定的业务场景和运营需求来量身定做的。
④用户路径分析
主要分析用户在网页/app上流转的规律和特点，发现频繁访问的路径模式，这些路径的发现可以有很多业务用途，包括提炼特定用户群体的主流路径、网页设计的优化和改版、特定群体的浏览特征等。
⑤交叉销售模型
交叉销售模型通过对用户历史消费数据的分析挖掘，找出有明显关联性质的商品组合，然后用不同的建模方法，去构建消费者购买这些关联商品组合的可能性模型，再用其中优秀的模型去预测新客户中购买特定组合商品的可能性。
⑥信息质量模型
信息质量模型师电子商务和网上交易的基本保障，其主要目的是确保商品基本信息的优质和高效，让买家更容易全面、清楚、高效的了解商品主要细节，让卖家更容易，更高效的展示自己的商品。
⑦服务保障模型
作用：为卖家提供有价值的服务去支持、保障卖家生意的发展。
⑧用户(买家、卖家)分层模型
分层模型是介于粗放式运营与基于个体概率预测模型之间的一种折中和过渡模型，其既兼顾了(相比较粗放运营而言)精细化的需要，又不需要(太多资源)投入到预测模型的搭建和维护中。
