数据分析常用的类型有哪些

数据分析常用的类型有哪些

企服解答

数据分析常用的类型有：1、目标客户分析；2、目标客户的预测（相应、分类）模型；3、运营群体活跃度定义；4、用户路径分析；5、交叉销售模型。

1、目标客户特征分析

用户分析是对产品的目标消费群体特征展开的全面扫描，以提炼出用户的核心需求、购买动机、行为特征等。它既是以用户为中心的产品设计流程的第一步，也是企业理解用户，将用户需求与企业目标、商业宗旨相匹配，并精确定义产品的目标用户群的理想方法。

2、目标客户的预测（相应、分类）模型

包括：流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动相应模型。

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。其中定义活跃度最常见的两个基本点是活跃度组成指标应该是该业务场景中最核心的行为因素和衡量活跃度的定义合适与否的重要判断依据是其能否有效回答业务需求的终极目标。

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。