数据分析模型有哪些？

   你知道数据分析模型有哪些吗？从事数据分析工作的人，常常能听到这样一句话：在进行数据分析之前，先要有一个清晰的思路。资料分析的思路来自哪里？实际上，把数据分析模型包括在内，熟练掌握一些数据分析模型，是数据分析需要掌握的基本功。接下来，小编就给大家带来数据分析模型有哪些的相关介绍，一起来看看吧。

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数据分析模型有哪些？

行为事件分析

   通过行为事件分析，探讨行为事件的发生对企业组织价值的影响及其程度。公司通过研究与事件相关的所有因素，挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等等，从而跟踪或记录用户行为或业务过程，例如用户注册、浏览产品详细页面、成功投资、反馈等等。

   每天的工作中，运营、市场、产品、数据分析人员都会根据实际工作情况关注各种事件指标。例如，哪一个渠道在最近三个月的用户注册量最大？改变趋势怎么样？每个时间段的人均充值金额是多少？上个星期在北京有过购买行为的独立用户数量，是按年龄分布的吗？每日独立Session的数量是多少？类似这样的指标观察过程中，行为事件分析发挥了重要作用。
该方法具有很强的筛选、分组和聚集功能，逻辑清晰，操作简单，已得到广泛应用。通常通过对事件的定义和选择，下钻分析，解释和总结等步骤来进行行为事件分析。   

漏斗分析模型

   漏斗分析是一组过程分析，它能科学地反映用户行为状态，以及用户从开始到结束的各个阶段的转换率状况。

   目前漏斗分析模型已广泛用于流量监测、产品目标转换等日常数据操作工作中。比如在一个产品服务平台上，直播用户从激活APP开始到消费，一般都有一个路径是激活APP，注册账号，进入直播间，互动行为，消费五个阶段，漏斗可以显示每个阶段的转化率，通过漏斗各个环节相关数据的比较，可以直观的发现并说明问题，从而找到优化方向。对业务过程相对规范，周期长，环节多的过程进行分析，能直观地发现问题，并加以说明。

留存分析模型

   留存分析是一个分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，它考察了那些进行了最初行为的用户中，有多少会进行后续行为。它是衡量产品对用户价值的一种重要方法。保留分析有助于回答下列问题：你期望用户完成的行为，是否是新客户在未来一段时间内完成的？比如支付订单等；某项社交产品改善了新注册用户的引导过程，提高了用户注册后的参与度，怎样验证？要判断某个产品的修改是否有效，比如增加了邀请好友功能，看看是否有人因为增加了功能而多用了该产品几个月？

分布分析模型

   分布分析是对特定指标下用户的频率、总量等进行分类显示。通过对不同地区、不同时段顾客购买的不同种类产品的数量、频率等进行分析，可以反映单个顾客对产品的依赖性程度，有助于经营者了解顾客目前的状况，了解顾客的操作状况。例如定单数量(低于100,100-200,200-200)，购买次数(低于5次，5-10次，10次以上)，用户分布等。

   分布式分析模型的功能和价值：科学的分布式分析模型支持用户条件筛选和按时间、次数、事件指数统计数据。对于不同角色的人员，统计用户在一天/周/月的自然时间段(小时/天)进行某项操作的次数、进行某项操作的次数、进行事件指标。

点击分析模型

   也就是采用特制的高光色形式，显示网页或网页群(结构相同的网页，如商品详情页，网站博客等)区域中不同元素点击密度的图解。其中包含了按钮被点击的次数、所占比例、用户的点击列表、按钮当前和历史内容等因素。

   点击图表是点击分析法的效果显示。点击法具有分析过程高效、灵活、方便、效果直观的特点。点击率分析采用视觉化的设计思路和架构，简明直观的操作方式，直观地呈现访问者喜爱的区域，帮助运营人员或管理者评估网页设计的科学性。

用户行为路径分析模型

   顾名思义，用户在APP或网站上的访问行为路径分析。为衡量网站优化的效果或市场推广的效果，以及了解用户偏爱的行为，访问路径的转换数据经常要进行分析。

   就拿电商来说，买家从登陆网站/APP到付款成功都要经过首页浏览，搜索商品，加入购物车，提交订单，支付订单等流程。而且在用户真正的选购过程中是一个反复的过程，比如订单提交之后，用户可能会回到主页继续搜索商品，或者去取消订单，每个流程背后的动机都不一样。和其它分析模型一起，我们可以对快速用户的动机进行深入分析，从而引导用户走上一条最佳的或预期的路径。

用户分群分析模型

   根据用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户分成不同的组，然后再对其进行分组。从漏斗分析中我们可以看到，用户在不同的阶段表现出了不同的行为，比如，新用户关注的重点是什么？在什么情况下已购买用户将重新付费？由于群体特征不同，行为也会有很大差异，用户可以根据历史数据进行划分，然后再观察该群体的具体行为。用户分组就是这样来的。

属性分析模型

   正如它的名字一样，是根据用户自身的属性来分类并进行统计分析的，例如，查看用户数量在注册时间的变化趋势，查看用户按省的分布。使用者属性会涉及使用者的资讯，如姓名、年龄、家庭、婚姻状况、性别、受教育程度等自然资讯；使用者还会涉及与产品有关的资讯，例如使用者的城市或城市级别、使用者的第一次访问的渠道来源等。

   属性分析模型有什么价值？属性分析的主要价值在于：丰富用户画像的维度，使用户的行为更加细密。一种科学的属性分析方法，可以对所有类型的属性使用“去重数”作为分析指标，对数值类型的属性使用“总和”“平均值”“最小值”作为分析指标；可以对多个维度添加一个不能显示任何图形的维度，对数值类型的维度可以自定义区间，方便更精细的分析。

   数据分析能够解决业务分析思考和业务理解。许多时候觉得思维不够健全，或者分析没有思路，其实可以借助思维模式来学习来弥补不足，以加快分析的成功。以上就是小编为大家带来的数据分析模型有哪些的相关介绍，大家在选择时，还是要依据个人情况自主进行选择，希望这篇文章对您有帮助。