數據分析常用方法模型

① 常用的分析方法及模型有哪些

1、RFM模型

RFM分析是客戶關系分析中一種簡單實用客戶分析方法，將最近一次消費、消費頻率、消費金額這三個要素構成了數據分析最好的指標，衡量客戶價值和客戶創利能力。

RFM分析也就是通過這個三個指標對客戶進行觀察和分類，針對不同的特徵的客戶進行相應的營銷策略。

R——最後交易距離當前天數（Recency）

F——累計交易次數（Frequency）

M——累計交易金額（Monetary）

在這三個制約條件下，我們把M值大，也就是貢獻金額最大的客戶作為「 重要客戶 」，其餘則為「 一般客戶 "和」 流失客戶 「，基於此，我們產生了8種不同的客戶類型：

重要價值客戶 ：復購率高、購買頻次高、花費金額大的客戶，是價值最大的用戶。

重要保持客戶 ：買的多、買的貴但是不常買的客戶，我們要重點保持；

重要發展客戶 ：經常買、花費大但是購買頻次不多的客戶，我們要發展其多購買；

重要挽留客戶 ：願意花錢但是不常買、購買頻次不多的客戶，我們要重點挽留；

一般價值客戶 ：復購率高、購買頻次高，但是花費金額小的客戶，屬於一般價值；

一般保持客戶 ：買的多但是不常買、花錢不多，屬於一般保持客戶；

一般發展客戶 ：經常買，但是買不多、花錢也不多，屬於一般發展客戶；

一般挽留客戶 ：不願花錢、不常買、購買頻次不高，最沒有價值的客戶；

下面是我用 FineBI 做的RFM模型可視化儀錶板，可以通過RFM模型對客戶的終生價值做一個合理的預估，基於一個理想的客戶特徵來衡量現實中客戶價值的高低，通過此類分析，定位最有可能成為品牌忠誠客戶的群體，讓我們把主要精力放在最有價值的用戶身上。

波士頓模型最初是一個時間管理模型，按照緊急、不緊急、重要、不重要排列組合分成四個象限，以此便於對時間進行有效的管理。

運用在客戶分析中，也就是利用銷售額和利潤這兩個重要指標分為四個象限，對我們的客戶進行分組。我們將這兩個維度作為橫縱坐標軸分為四個象限，將產品或者服務分為下面四種類型：

明星類 ：增長率高、佔有率高，代表著十分成功的產品，是主打的明星產品；

金牛類 ：增長率低、佔有率高，已經占據了市場但是沒有發展空間的產品，屬於現金牛產品；

問題類 ：增長率高、佔有率低，說明用戶需求高，但是本身產品有問題，需要改進優化；

瘦狗類 ：增長率低、佔有率低，市場不認可的失敗產品，需要盡快去除；

我們如此分類的目的正是要根據波士頓矩陣，將一些沒有發展前景和市場潛力的產品盡快淘汰掉，保證明星產品和現金牛產品的份額，從而搭配好產品或者業務的整個市場布局。

FineBI製作的波士頓模型實際使用：

如圖所示，每個銷售大區與每個銷售年份下的客戶分布，通過篩選數據，我們得到我們想要的客戶信息。而波士頓矩陣則是一個非常有力的工具，可以幫助我們將雜亂無序的東西組塊整理，在使用矩陣的的時候，盡量選取縱向和橫向毫無關聯要素來分析，這樣才能發揮矩陣分塊整理的作用。

我們知道並不是所有的顧客都具備相同的價值，如果企業能夠專注於那些可以帶來最大未來利益的客戶，就可以實現更好的運營。所以企業必須識別出這些客戶，CLV是對客戶未來利潤的有效預測，它還有另外一個名字，叫做LTV （life time value)。

這里需要特別說明的是，CLV考慮了完整的客戶生命周期，包含客戶獲取和客戶流失，也就是它計算的不只是眼前顧客已經產生的價值，還預測了未來價值。

CLV的計算公式有非常多，有的會非常復雜，主要在流失率這個環節和影響因素就相當多，也有會加上投入成本，價值變化率和利率變化等等。

比較實用簡單的是這種：

那對於CLV的應用，可以從以下兩個模型來看，將企業的最優客戶與不值得投入的客戶區分出來：

帕累托原則，又稱二八原則，是關於效率與分配的判斷方法。帕累托法則是指在任何大系統中，約80%的結果是由該系統中約20%的變數產生的。應用在企業中，就是80%的利潤來自於20%的項目或重要客戶。

模型的解釋：當一個企業80%利潤來自於20%的客戶總數時，這個企業客戶群體是健康且趨於穩固的。 當一個企業80%利潤來自大於20%的客戶總數時，企業需要增加大客戶的數量。當一個企業80%利潤來自小於20%的客戶群時，企業的基礎客戶群需要拓展與增加。

模型的實際使用，某商場品牌商的銷售額。

一共10家客戶，5家客戶（50%）提供了80%的銷售額，這就說明需要增加大品牌客戶數量。

帶來大量銷售額的客戶必須認真對待和維護，如果客戶數量大，尤其需要列出重點客戶重點跟進，把有限的精力放在創造利潤大的客戶上。

5、漏斗模型

漏斗模型本質是分解和量化，為了方便大家理解，這里以營銷漏斗模型舉例：

也就是說營銷的環節指的是從獲取用戶到最終轉化成購買這整個流程中的一個個子環節，相鄰環節的轉化率則就是指用數據指標來量化每一個步驟的表現。

所以整個漏斗模型就是先將一個完整的購買流程拆分成一個個步驟，然後用轉化率來衡量每一個步驟的表現，最後通過異常的數據指標找出有問題的環節，然後解決該環節的問題，最終達到提升整體購買轉化率的目的，所以漏斗模型的核心思想可以歸為分解和量化。

比如分析電商的轉化，我們要做的就是監控每個層級上的用戶轉化，尋找每個層級的可優化點。對於沒有按照流程操作的用戶，專門繪制他們的轉化模型，縮短路徑提升用戶體驗。

PEST，也就是政治（Politics）、經濟（Economy）、社會（Society）、技術（Technology），能從各個方面把握宏觀環境的現狀及變化趨勢，主要用戶行業分析。

宏觀環境又稱一般環境，是指影響一切行業和企業的各種宏觀力量。

對宏觀環境因素作分析時，由於不同行業和企業有其自身特點和經營需要，分析的具體內容會有差異，但一般都應對政治、經濟、技術、社會，這四大類影響企業的主要外部環境因素進行分析。

政治環境：政治體制、經濟體制、財政政策、稅收政策、產業政策、投資政策等。

社會環境：人口規模、性別比例、年齡結構、生活力式、購買習慣、城市特點等。

技術環境：折舊和報廢速度、技術更新速度、技術傳播速度、技術商品化速度等。

經濟環境：GDP 及增長率、進出口總額及增長率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費價格指數、居民可支配收入、失業率、勞動生產率等。

5W2H，即為什麼（Why）、什麼事（What）、誰（Who）、什麼時候（When）、什麼地方（Where）、如何做（How）、什麼價格（How much），主要用於用戶行為分析、業務問題專題分析、營銷活動等。

該分析方法又稱為七何分析法，是一個非常簡單、方便又實用的工具，以用戶購買行為為例：

Why：用戶為什麼要買？產品的吸引點在哪裡？

What：產品提供的功能是什麼？

Who：用戶群體是什麼？這個群體的特點是什麼？

When：購買頻次是多少？

Where：產品在哪裡最受歡迎？在哪裡賣出去？

How：用戶怎麼購買？購買方式什麼？

How much：用戶購買的成本是多少？時間成本是多少？

SWOT分析法也叫態勢分析法，S （strengths）是優勢、W （weaknesses）是劣勢，O （opportunities）是機會、T （threats）是威脅或風險。

SWOT分析法是用來確定企業自身的內部優勢、劣勢和外部的機會和威脅等，通過調查列舉出來，並依照矩陣形式排列，然後用系統分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析。

運用這種方法，可以對研究對象所處的情景進行全面、系統、准確的研究，從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機地結合起來。

4P即產品（Proct）、價格（Price）、渠道（Place）、推廣（Promotion），在營銷領域，這種以市場為導向的營銷組合理論，被企業應用最普遍。

可以說企業的一切營銷動作都是在圍繞著4P理論進行，也就是將：產品、價格、渠道、推廣。通過將四者的結合、協調發展，從而提高企業的市場份額，達到最終獲利的目的。

產品：從市場營銷的角度來看，產品是指能夠提供給市場，被入們使用和消費並滿足人們某種需要的任何東西，包括有形產品、服務、人員、組織、觀念或它們的組合。

價格：是指顧客購買產品時的價格，包括基本價格、折扣價格、支付期限等。影響定價的主要因素有三個:需求、成本與競爭。

渠道：是指產品從生產企業流轉到用戶手上全過程中所經歷的各個環節。

促銷：是指企業通過銷售行為的改變來刺激用戶消費，以短期的行為（比如讓利、買一送一，營銷現場氣氛等等)促成消費的增長，吸引其他品牌的用戶或導致提前消費來促進銷售的增長。廣告、宣傳推廣、人員推銷、銷售促進是一個機構促銷組合的四大要素。

邏輯樹又稱問題樹、演繹樹或分解樹等。它是把一個已知問題當成「主幹」，然後開始考慮這個問題和哪些相關問題有關，也就是「分支」。邏輯樹能保證解決問題的過程的完整性，它能將工作細分為便於操作的任務，確定各部分的優先順序，明確地把責任落實到個人。

邏輯樹的使用必須遵循以下三個原則：

要素化：把相同的問題總結歸納成要素。

框架化：將各個要素組織成框架。遵守不重不漏的原則。

關聯化：框架內的各要素保持必要的相互關系，簡單而不獨立。

AARRR模型是所有運營人員都要了解的一個數據模型，從整個用戶生命周期入手，包括獲取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、變現（Revenue）和傳播（Refer）。

每個環節分別對應生命周期的5個重要過程，即從獲取用戶，到提升活躍度，提升留存率，並獲取收入，直至最後形成病毒式傳播。

② 數據分析常用的分析方法有哪些

1. 描述型分析

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3. 預測型分析

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

③ 16種常用的數據分析方法匯總

一、描述統計

描述性統計是指運用製表和分類，圖形以及計筠概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹法。

2、正態性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態分布，所以之前需要進行正態性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。

二、假設檢驗

1、參數檢驗

參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態分布）對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗 。

1）U驗  使用條件：當樣本含量n較大時，樣本值符合正態分布

2）T檢驗 使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值符合正態分布

A  單樣本t檢驗：推斷該樣本來自的總體均數μ與已知的某一總體均數μ0 (常為理論值或標准值)有無差別；

B  配對樣本t檢驗：當總體均數未知時，且兩個樣本可以配對，同對中的兩者在可能會影響處理效果的各種條件方面扱為相似；

C 兩獨立樣本t檢驗：無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對比較時使用。

2、非參數檢驗

非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一股性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態）進行檢驗。

適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態一般是未知的。

A 雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；

B 體分布雖然正態，數據也是連續類型，但樣本容量極小，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、遊程檢驗、K-量檢驗等。

三、信度分析

檢査測量的可信度，例如調查問卷的真實性。

分類：

1、外在信度：不同時間測量時量表的一致性程度，常用方法重測信度

2、內在信度；每個量表是否測量到單一的概念，同時組成兩表的內在體項一致性如何，常用方法分半信度。

四、列聯表分析

用於分析離散變數或定型變數之間是否存在相關。

對於二維表，可進行卡方檢驗，對於三維表，可作Mentel-Hanszel分層分析。

列聯表分析還包括配對計數資料的卡方檢驗、行列均為順序變數的相關檢驗。

五、相關分析

研究現象之間是否存在某種依存關系，對具體有依存關系的現象探討相關方向及相關程度。

1、單相關： 兩個因素之間的相關關系叫單相關，即研究時只涉及一個自變數和一個因變數；

2、復相關 ：三個或三個以上因素的相關關系叫復相關，即研究時涉及兩個或兩個以上的自變數和因變數相關；

3、偏相關：在某一現象與多種現象相關的場合，當假定其他變數不變時，其中兩個變數之間的相關關系稱為偏相關。

六、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等。

分類

1、單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變數的關系

2、多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變數的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系

3、多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變數的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系

4、協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，使之影響了分祈結果的准確度。協方差分析主要是在排除了協變數的影響後再對修正後的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法，

七、回歸分析

分類：

1、一元線性回歸分析：只有一個自變數X與因變數Y有關，X與Y都必須是連續型變數，因變數y或其殘差必須服從正態分布。

2、多元線性回歸分析

使用條件：分析多個自變數與因變數Y的關系，X與Y都必須是連續型變數，因變數y或其殘差必須服從正態分布 。

1）變呈篩選方式：選擇最優回歸方程的變里篩選法包括全橫型法（CP法）、逐步回歸法，向前引入法和向後剔除法

2）橫型診斷方法：

A 殘差檢驗： 觀測值與估計值的差值要艱從正態分布

B 強影響點判斷：尋找方式一般分為標准誤差法、Mahalanobis距離法

C 共線性診斷：

診斷方式：容忍度、方差擴大因子法(又稱膨脹系數VIF)、特徵根判定法、條件指針CI、方差比例

處理方法：增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等

3、Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變數是連續的正態分布變里，且自變數和因變數呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變數的分布沒有要求，一般用於因變數是離散時的情況

分類：

Logistic回歸模型有條件與非條件之分，條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區別在於參數的估計是否用到了條件概率。

4、其他回歸方法 非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等

八、聚類分析

樣本個體或指標變數按其具有的特性進行分類，尋找合理的度量事物相似性的統計量。

1、性質分類：

Q型聚類分析：對樣本進行分類處理，又稱樣本聚類分祈 使用距離系數作為統計量衡量相似度，如歐式距離、極端距離、絕對距離等

R型聚類分析：對指標進行分類處理，又稱指標聚類分析 使用相似系數作為統計量衡量相似度，相關系數、列聯系數等

2、方法分類：

1）系統聚類法： 適用於小樣本的樣本聚類或指標聚類，一般用系統聚類法來聚類指標，又稱分層聚類

2）逐步聚類法 ：適用於大樣本的樣本聚類

3）其他聚類法 ：兩步聚類、K均值聚類等

九、判別分析

1、判別分析：根據已掌握的一批分類明確的樣品建立判別函數，使產生錯判的事例最少，進而對給定的一個新樣品，判斷它來自哪個總體

2、與聚類分析區別

1）聚類分析可以對樣本逬行分類，也可以對指標進行分類；而判別分析只能對樣本

2）聚類分析事先不知道事物的類別，也不知道分幾類；而判別分析必須事先知道事物的類別，也知道分幾類

3）聚類分析不需要分類的歷史資料，而直接對樣本進行分類；而判別分析需要分類歷史資料去建立判別函數，然後才能對樣本進行分類

3、進行分類 ：

1）Fisher判別分析法 ：

以距離為判別准則來分類，即樣本與哪個類的距離最短就分到哪一類， 適用於兩類判別；

以概率為判別准則來分類，即樣本屬於哪一類的概率最大就分到哪一類，適用於

適用於多類判別。

2）BAYES判別分析法 ：

BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進，它不僅能解決多類判別分析，而且分析時考慮了數據的分布狀態，所以一般較多使用；

十、主成分分析

將彼此梠關的一組指標變適轉化為彼此獨立的一組新的指標變數，並用其中較少的幾個新指標變數就能綜合反應原多個指標變數中所包含的主要信息 。

十一、因子分析

一種旨在尋找隱藏在多變數數據中、無法直接觀察到卻影響或支配可測變數的潛在因子、並估計潛在因子對可測變數的影響程度以及潛在因子之間的相關性的一種多元統計分析方法

與主成分分析比較：

相同：都能夠起到済理多個原始變數內在結構關系的作用

不同：主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變數間的關系，是比主成分分析更深入的一種多元統計方法

用途：

1）減少分析變數個數

2）通過對變數間相關關系探測，將原始變數進行分類

十二、時間序列分析

動態數據處理的統計方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題；時間序列通常由4種要素組成：趨勢、季節變動、循環波動和不規則波動。

主要方法：移動平均濾波與指數平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型

十三、生存分析

用來研究生存時間的分布規律以及生存時間和相關因索之間關系的一種統計分析方法

1、包含內容：

1）描述生存過程，即研究生存時間的分布規律

2）比較生存過程，即研究兩組或多組生存時間的分布規律，並進行比較

3）分析危險因素，即研究危險因素對生存過程的影響

4）建立數學模型，即將生存時間與相關危險因素的依存關系用一個數學式子表示出來。

2、方法：

1）統計描述：包括求生存時間的分位數、中數生存期、平均數、生存函數的估計、判斷生存時間的圖示法，不對所分析的數據作出任何統計推斷結論

2）非參數檢驗：檢驗分組變數各水平所對應的生存曲線是否一致，對生存時間的分布沒有要求，並且檢驗危險因素對生存時間的影響。

A 乘積極限法（PL法）

B 壽命表法(LT法)

3）半參數橫型回歸分析：在特定的假設之下，建立生存時間隨多個危險因素變化的回歸方程，這種方法的代表是Cox比例風險回歸分析法

4）參數模型回歸分析：已知生存時間服從特定的參數橫型時，擬合相應的參數模型，更准確地分析確定變數之間的變化規律

十四、典型相關分析

相關分析一般分析兩個變里之間的關系，而典型相關分析是分析兩組變里（如3個學術能力指標與5個在校成績表現指標）之間相關性的一種統計分析方法。

典型相關分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它將一組變數與另一組變數之間單變數的多重線性相關性研究轉化為對少數幾對綜合變數之間的簡單線性相關性的研究，並且這少數幾對變數所包含的線性相關性的信息幾乎覆蓋了原變數組所包含的全部相應信息。

十五、R0C分析

R0C曲線是根據一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標，假陽性率（1-特異度)為橫坐標繪制的曲線

用途：

1、R0C曲線能很容易地査出任意界限值時的對疾病的識別能力

用途

2、選擇最佳的診斷界限值。R0C曲線越靠近左上角，試驗的准確性就越高；

3、兩種或兩種以上不同診斷試驗對疾病識別能力的比較，一股用R0C曲線下面積反映診斷系統的准確性。

十六、其他分析方法

多重響應分析、距離分祈、項目分祈、對應分祈、決策樹分析、神經網路、系統方程、蒙特卡洛模擬等。

④ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

⑤ 常見的數據分析模型有哪些

1.行為事件分析

行為事件分析方法，研究某種行為事件對企業組織價值的影響程度。公司通過研究與事件發生有關的所有因素來挖掘或跟蹤用戶行為事件背後的原因，公司可以使用它來跟蹤或記錄用戶行為或業務流程，例如用戶注冊，瀏覽產品詳細信息頁面，成功的投資，現金提取等交互影響。

2.漏斗分析模型

漏斗分析是一組過程分析，可以科學地反映用戶的行為以及從頭到尾的用戶轉化率的重要分析模型。

漏斗分析模型已廣泛用於日常數據操作，例如流量監控和產品目標轉化。例如，在產品服務平台中，實時用戶從激活APP到支出開始，一般用戶的購物路徑是激活APP，注冊帳戶，進入實時空間，交互行為和禮物支出。

3.留存分析模型

留存分析是一種分析模型，用於分析用戶的參與/活動級別，調查執行初始行為的用戶執行後續行為的數量。這是衡量產品對用戶價值的重要方法。保留率分析可以幫助回答以下問題：

新客戶是否完成了您對用戶將來要做行為的期望?如付款單等;社交產品可以改善對新注冊用戶的指導流程，並希望提高注冊後用戶的參與度，如何進行驗證?我想確定產品變更是否有效。

4.分布分析模型

分布分析是在特定指標下對用戶的頻率和總量進行分類顯示。它可以顯示單個用戶對產品的依賴程度，分析不同地區和不同時間段內客戶購買的不同類型產品的數量，購買頻率等，以幫助運營商了解當前客戶狀態和客戶運營情況。

5.點擊分析模型

用一種特殊的突出顯示顏色形式用於顯示頁面或頁面組區域(具有相同結構的頁面，例如產品詳細信息頁面，官方網站博客等)中不同元素的點擊密度的圖表。包括元素被單擊的次數，比例，被單擊的用戶列表以及按鈕的當前和歷史內容等因素。

關於常見的數據分析模型有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑥ 數據分析的方法有哪些

數據分析的方法有：對比分析法，分組分析法，預測分析法，漏斗分析法，AB測試分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假設性分析法。

1.對比分析法：對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

數據分析方法是‬數據統計學‬當中‬應用‬非常‬廣泛‬的方法‬，具體‬方法‬有很多種‬，具體採用的時候因人而異。

⑦ 數據分析方法與模型都有哪些

現在的大數據的流行程度不用說大家都知道，大數據離不開數據分析，而數據分析的方法和數據分析模型多種多樣，按照數據分析將這些數據分析方法與模型分為對比分析、分類分析、相關分析和綜合分析四種方式，這四種方式的不同點前三類以定性的數據分析方法與模型為主，綜合類數據分析方法與模型是注重定性與定量相結合。

一、分類分析數據分析法
在數據分析中，如果將數據進行分類就能夠更好的分析。分類分析是將一些未知類別的部分放進我們已經分好類別中的其中某一類；或者將對一些數據進行分析，把這些數據歸納到接近這一程度的類別，並按接近這一程度對觀測對象給出合理的分類。這樣才能夠更好的進行分析數據。

二、對比分析數據分析方法
很多數據分析也是經常使用對比分析數據分析方法。對比分析法通常是把兩個相互有聯系的數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象在某一標準的數量進行比較，從中發現其他的差異，以及各種關系是否協調。

三、相關分析數據分析法相關分析數據分析法也是一種比較常見數據分析方法，相關分析是指研究變數之間相互關系的一類分析方法。按是否區別自變數和因變數為標准一般分為兩類：一類是明確自變數和因變數的關系；另一類是不區分因果關系，只研究變數之間是否相關，相關方向和密切程度的分析方法。
而敏感性分析是指從定量分析的角度研究有關因素發生某種變化時對某一個或一組關鍵指標影響程度的一種不確定分析技術。
回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。
時間序列是將一個指標在不相同的時間點上的取值，按照時間的先後順序排列而成的一列數。時間序列實驗研究對象的歷史行為的客觀記錄，因而它包含了研究對象的結構特徵以及規律。

四、綜合分析數據分析法
層次分析法，是一種實用的多目標或多方案的決策方法。由於他在處理復雜的決策問題上的實用性和有效性，而層次分析數據分析法在世界范圍得到廣泛的應用。它的應用已遍及經濟計劃和管理，能源政策和分配，行為科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、醫療和環境等多領域。
而綜合分析與層次分析是不同的，綜合分析是指運用各種統計、財務等綜合指標來反饋和研究社會經濟現象總體的一般特徵和數量關系的研究方法。

上述提到的數據分析方法與數據分析模型在企業經營、管理、投資決策最為常用，在企業決策中起著至關重要的作用。一般來說，對比分析、分類分析、相關分析和綜合分析這四種方法都是數據分析師比較常用的，希望這篇文章能夠幫助大家更好的理解大數據。

⑧ 數據分析中有哪些常見的數據模型

要進行一次完整的數據分析，首先要明確數據分析思路，如從那幾個方面開展數據分析，各方面都包含什麼內容或指標。是分析框架，給出分析工作的宏觀框架，根據框架中包含的內容，再運用具體的分析方法進行分析。

數據分析方法論的作用：

• 理順分析思路，確保數據分析結構體系化

• 把問題分解成相關聯的部分，並顯示他們的關系

• 為後續數據分析的開展指引方向

• 確保分析結果的有效性和正確性

五大數據分析模型
1.PEST分析模型

最後

五大數據分析模型的應用場景根據數據分析所選取的指標不同也有所區別。

PEST分析模型主要針對宏觀市場環境進行分析，從政治、經濟、社會以及技術四個維度對產品或服務是否適合進入市場進行數據化的分析，最終得到結論，輔助判斷產品或服務是否滿足大環境。

5W2H分析模型的應用場景較廣，可用於對用戶行為進行分析以及產品業務分析。

邏輯樹分析模型主要針對已知問題進行分析，通過對已知問題的細化分析，通過分析結論找到問題的最優解決方案。

4P營銷理論模型主要用於公司或其中某一個產品線的整體運營情況分析，通過分析結論，輔助決策近期運營計劃與方案。

用戶行為分析模型應用場景比較單一，完全針對用戶的行為進行研究分析。

當然，模型只是前人總結出的方式方法，對於我們實際工作中解決問題有引導作用，但是不可否認，具體問題還要具體分析，針對不同的情況需要進行不同的改進。

⑨ 常見的數據分析工具和方法 常見的數據分析工具和方法有哪些

1、常用的數據分析方法（模型）有：事件分析、漏斗分析、用戶路徑分析、留存分析、session分析、熱力分析、歸因分析、間隔分析、分布分析、LTV分析、用戶行為序列分析、用戶屬性分析、用戶分群分析。

2、常用的數據分析工具主要分為四類：網站統計分析工具常聽說的有CNZZ統計、站長工具、愛站網等，主要是為網站運營者提供代碼統計數據支持，網站運營者可以在上述提到的相關網站注冊賬號，然後申請統計代碼，獲得代碼後再植入到網站對應位置即可。大約過幾天就可以在你注冊的平台看到網站的相關數據了。自媒體分析工具自媒體分析工具不需要佔用運營者太多的時間去整理代碼，所有的數據都是直接後台形成的，不管是微博、微信公眾號還是今日頭條等自媒體平台，都具有完整的數據統計功能，作為運營者只需要通過後台自帶的分析工具就可以直觀的看到用戶增長等相關數據了。第三方分析工具這種工具通常是指非官方平台自帶的統計工具，需要官方授權後才可以使用的數據分析工具，畢竟不是所有平台都有自帶統計工具，第三方分析工具需要運營者單獨注冊賬號，且需要相關平台的授權才可以使用，不過一旦授權成功，那看數據的操作就與自媒體分析工具一樣方便簡單和直觀了。表格這種方式比較適合excel玩得好的人了，數據來源通常要麼是後台導出，要麼是人工統計。人工統計的數據一般會包括每天發布文章的數量、後台互動的數量與類別、同行口碑的分析等，因為這些數據統計是一般平台都不含有的，那麼自然就需要人工親自查閱相關數據進行統計了。

⑩ 常用數據分析處理方法有哪些

1、漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。

3、分組分析法

分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志(指標)，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。

4、矩陣分析法

矩陣分析法是指根據事物(如產品、服務等)的兩個重要屬性(指標)作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。