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数据分析模型有哪些?常见的这八种来了解一下!

时间:2020-06-28来源:浏览数:6

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。常见的数据分析模型很多,笔者列出了八个常见的模型供您参考。

八种常见的数据分析模型

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。

在日常工作中,运营,市场,产品和数据分析师会根据实际工作条件来关注不同的事件指标。例如,在过去三个月中,哪个频道的用户注册数量最多?有什么趋势?每个时期的人均充值金额是多少?根据年龄分布,上周从北京购物的独立用户有多少?每天有多少次独立会议?在查看此类指标的过程中,行为事件分析起着重要作用。

行为事件分析方法具有强大的过滤,分组和聚合功能,逻辑清晰,使用简单,已被广泛使用。行为事件分析方法通常经历事件定义和选择,深入分析,解释和结论的步骤。

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。漏斗可以显示每个阶段的转化率,通过比较漏斗各环节的相关数据,可以直观地发现和解释问题,从而找到优化方向。为了分析相对标准化的,具有较长时间和许多环节的业务流程,可以直观地找到并说明问题原因。

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。例如,我添加了邀请朋友的功能。观察是否有人因为新功能使用了该产品几个月?关于保留分析,我写了一篇详细的介绍文章供您参考:通用数据分析模型的分析-保留分析。

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。如用户分配的订单数量(低于100元的、100-200元的,超过200元的等),购买次数(少于5倍的,5-10倍的,超过10倍的)等。

分布分析模型的功能和价值:科学的分布分析模型根据时间,频率和事件指标支持用户进行条件筛选和数据统计。计算不同用户在一天//月中,有哪些自然的时间段(小时/天)执行了哪些操作、操作的次数等。

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。

点击图片是点击分析方法的结果。点击分析具有高效,灵活,易于使用的分析过程和直观效果的特点。点击分析采用直观的设计思想和体系结构,简洁直观的操作方法,以视觉方式呈现访问者热衷的领域,并帮助运营商或管理人员评估网页设计的科学性。

6.用户行为路径分析模型

顾名思义,用户路径分析是指APP或网站中用户的访问行为路径。为了衡量网站优化或市场推广的有效性以及了解用户行为偏好,通常需要分析访问路径的转换数据。

比如电商,购买者从登录网站/ APP到成功付款必须经历浏览主页,搜索商品,添加购物车,提交订单,支付订单等过程。用户的实际购买过程是相互交织和重复的过程。例如,在提交订单之后,用户可以返回主页以继续搜索产品,或者可以取消订单。每条路径都有不同的动机。与其他分析模型一起进行深入分析后,它可以快速找到用户的动机并将用户引导至最佳路径或所需路径。

7.用户分群分析模型

用户分群是指用户信息的标签划分。通过用户的历史行为路径,行为特征,偏好和其他属性,将具有相同属性的用户分为一组,并进行后续分析。通过渠道分析,可以看出用户在不同阶段的行为是不同的。例如,新用户的关注点在哪里?购买的用户何时会再次付款?由于组的特征不同,行为将有很大的不同,因此可以根据历史数据对用户进行划分,然后观察组的具体行为。这是用户分组的原则。

8.属性分析模型

属性分析模型就是根据用户自己的属性对用户进行分类和统计分析,例如查看注册期间用户数量的变化趋势或查看各省的用户分布。用户属性将涉及用户信息,例如姓名,年龄,家庭,婚姻状况,性别和最高学历;还有与产品相关的属性,例如用户所在省市,用户级别以及用户首次访问渠道的来源等。

属性分析模型的价值是什么?

打个比方,房屋的面积无法完全衡量其价值,还需要考虑房屋的位置,样式,学区和交通环境等相关属性。类似地,用户的各个维度的属性对于全面地测量用户的肖像是必不可少的。

属性分析的主要价值是丰富用户肖像的维度,并使用户行为洞察的粒度更加详细。科学的属性分析方法可以使用“重复数”作为所有类型属性的分析指标,可以把“总和”、“均值”、“最大值”和“最小值”作为数值类型属性的分析指标;需要添加多个维度,如果没有维度,则无法显示图形。可以自定义数字类型的维度,这便于进行更详细的分析。

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