常用数据分析模型，分析数据的模型

      一提起数据分析，必然要提到数据分析模型，在进行数据分析之前，首先建立数据分析模型，根据模型中的内容，对不同的数据指标具体细分，最后得出想要的分析结果或结论。要做一个完整的数据分析，首先要明晰数据分析的思路，比如从那几个方面进行数据分析，每个方面都包含哪些内容或指标。接下来就由小编为您介绍常用数据分析模型，分析数据的模型。

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常用数据分析模型

一、PEST分析模式

政局：它包括社会制度、执政党性质、政府方针、政策法规等。产业发展受到不同政治环境的影响。

主要指标：政体、经济制度、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、专利数量、国防支出水平、政府补助水平、公众参与程度。

经济效益：从宏观与微观层面。

宏观：一个国家的国民收入、GNP及其变化，通过这些指标来反映国民经济发展水平和发展速度。

宏观方面：消费者的收入水平、消费偏好、储蓄状况、就业率等因素决定了企业现在的规模和未来的市场规模。

国内生产总值的增长率，进出口总额和增长速度，利率，汇率，通货膨胀，消费者物价指数，居民可支配收入，失业率，劳动生产率，等等。

社交环境：它包括一个国家或地区居民的教育和文化水平、宗教信仰、习俗、审美观念、价值观念等。宗教信仰习俗会禁止或抵制某些活动的开展，影响居民对组织目标与组织活动存在的认同，审美观点影响着人们对组织活动内容、活动方式及结果的态度。

人群数量、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、女性生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特征、宗教信仰状况等。

科技环境：本领域技术手段的发展变化直接关系到企业的发展变化，国家对科技开发的投入和支持，技术发展动态和研发费用总额，技术转移与技术商品化速度，专利及其保护状况。

发明和发展新技术、折旧与报废速度、技术更新速度、技术推广速度、技术商品化速度、国家支持计划、国家投入的研发费用、专利数目、专利保护等。

二、5W2H分析模式

5W2H分析方法主要针对5W和2H提出的7个关键字数据指标的选取，根据选取的数据进行分析。

三、逻辑树分析模式

从最高层开始，将问题的所有子问题分层罗列，然后逐渐向下扩展。以已知问题为树干，思考这个问题以及哪个问题，将相关的问题加在树干上，一次类推，就会把问题扩展为一个问题树。逻辑性的树保证了问题解决过程的完整性，将工作细化为可操作的具体任务，确定各部分的优先次序，明确责任到个人。

四、4P营销的理论模式

生产：能够提供给市场、供人们使用和满足人们某种需要的任何事物，包括有形产品、服务、人员、组织、概念和它们的组合。

价钱：买一件商品的价格，包括基本价格，折扣价格，付款期限等。需求、成本和竞争是影响价格的主要因素。

通道：在整个过程中，产品从生产企业流转到用户手中经历了各个环节。

宣传：公司通过改变销售行为刺激用户消费，以短期行为促进消费增长、吸引其他品牌用户或带动提钱消费等方式促进销售增长。

五、用户行为模式

使用者行为是指使用者为了获得、使用产品或服务而采取的一系列行动，先认识熟悉，然后试用，再决定是否继续消费，最终成为产品或服务的忠实使用者。

行动轨迹：认知>熟悉->尝试->使用->忠诚。

      最后，当然要说模型只是总结了前人对解决问题的方法和方法，对我们在实际工作中解决问题有指导作用，但不可否认，具体问题还要具体分析，根据不同的情况需要作不同的改进，希望成为数据专家，最重要的一点还是多练习！练习就是真理！以上就是小编为您介绍的常用数据分析模型，分析数据的模型。