比較實(shí)用的大數(shù)據(jù)分析模型有哪些？在營銷上花這么多錢，能達(dá)到營銷效果嗎？什么樣的功能才能真正觸達(dá)用戶？互聯(lián)網(wǎng)工作者的數(shù)據(jù)分析是必備技能。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，既要會使用Excel、Python等工具，也要有數(shù)據(jù)分析的思維。與你分享實(shí)用的大數(shù)據(jù)分析模型，幫助你高效完成數(shù)據(jù)分析！

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1.事件分析

作用：研究行為事件的發(fā)生對企業(yè)組織價值的影響和程度。

使用方法：跟蹤或記錄用戶行為或業(yè)務(wù)流程，如用戶注冊、瀏覽產(chǎn)品詳情頁面、成功投資、撤資等，通過研究與事件發(fā)生相關(guān)的所有因素來挖掘原因和交互背后用戶行為事件影響等。

應(yīng)用場景示例：

問題：運(yùn)營商發(fā)現(xiàn)某日某頻道PV數(shù)據(jù)異常高。需要調(diào)查原因嗎?分為以下幾個步驟：

定義事件：將事件定義為PV值，通過過濾條件限制通道。

多維度下鉆分析：根據(jù)日期、地理位置、型號、操作系統(tǒng)、IP等不同維度分析PV值。

多維度展示結(jié)果，并給出PV數(shù)據(jù)的解釋。是假流量嗎? (全部來自某個IP)，價值異常高? (數(shù)據(jù)一天上升)。

2.留存分析模型

它的作用：分析用戶參與/活動，并檢查有多少執(zhí)行初始行為的用戶會跟進(jìn)。這是衡量產(chǎn)品對用戶價值的重要方式。

使用方法：留存分析分為三種，N天留存，無限制留存，括號留存。

應(yīng)用場景示例：

問題：最近有很多新客戶。想看看用戶留存情況如何?可以分為以下幾個步驟：

根據(jù)新用戶注冊/下載時間同步分組(月/周/日)。

觀察用戶投資的 7 天保留期、14 天保留期或 30 天保留期(可選)。

比較不同的同類群組并觀察每日留存趨勢。

3 漏斗分析模型

作用：反映起點(diǎn)到終點(diǎn)各個階段的用戶行為狀態(tài)和用戶轉(zhuǎn)化率。

使用方法：通過觀察用戶群不同屬性在每個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，以及每個流程步驟轉(zhuǎn)化率的差異，可以了解轉(zhuǎn)化率最高的用戶群，分析其合理性漏斗，并針對異常轉(zhuǎn)化率進(jìn)行調(diào)整。

典型場景示例：

問題：銷售人員想知道每個環(huán)節(jié)從需求發(fā)現(xiàn)到中標(biāo)的轉(zhuǎn)化情況?請參考以下步驟：

從需求發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)出發(fā)，根據(jù)需求設(shè)計(jì)銷售漏斗圖

根據(jù)銷售漏斗的各個環(huán)節(jié)進(jìn)行跟進(jìn)和數(shù)據(jù)錄入

生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動分析表，觀察客戶各個階段的轉(zhuǎn)化率

4.路徑分析模型

作用：是一種互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品特有的數(shù)據(jù)分析方法，提高產(chǎn)品核心模塊的到達(dá)率，提取特定用戶群的主流路徑，描述用戶瀏覽特征。

使用方法：根據(jù)每個用戶在APP或網(wǎng)站中的行為事件，分析APP或網(wǎng)站中各個模塊的流通規(guī)律和特點(diǎn)，挖掘用戶的訪問或?yàn)g覽模式，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)一些具體的商業(yè)目的。

路徑分析主要解決以下問題：

用戶主要從哪條路徑形成支付轉(zhuǎn)化?

用戶離開預(yù)期路徑后，實(shí)際方向是什么?

不同特征的用戶行為路徑有何不同?

5.會話分析模型

作用：對指定時間段內(nèi)網(wǎng)站/H5/小程序/APP上發(fā)生的一組用戶行為進(jìn)行指標(biāo)分析。

Session的關(guān)鍵點(diǎn)是：用戶做了什么。

使用方法：包括訪問次數(shù)、人均訪問次數(shù)、總訪問時長、單次訪問時長、單次訪問深度、跳出次數(shù)、跳出率、次數(shù)退出次數(shù)、退出率、人均訪問時間、頁面總停留時間、頁面平均停留時間等。

兩個公式：

平均訪問時長=所有用戶的會話市場總和/會話數(shù)

平均交互深度=會話中的事件總和/會話數(shù)

6.分布分析模型

作用：通過分析質(zhì)量變化分布發(fā)現(xiàn)問題，了解生產(chǎn)過程是否正常，是否出現(xiàn)廢品等。工具就是直方圖，所以也叫直方圖法。

使用方法：提供“維度索引”后，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，將原始維度按照一定的數(shù)值范圍進(jìn)行劃分，然后分析各個維度范圍的分布情況。

例如：

篩選出特別依賴的用戶，建立一個專門的用戶運(yùn)營項(xiàng)目來運(yùn)營用戶。支付金額大的用戶也可以用來做一些運(yùn)營活動。

下圖顯示了人數(shù)和交易訂單的分布：

7.歸因分析模型

作用：歸因分析要解決的問題是廣告效果的產(chǎn)生，以及如何將功勞合理分配到哪些渠道。

使用方法：衡量和評估站點(diǎn)內(nèi)用戶接觸點(diǎn)對整體轉(zhuǎn)化目標(biāo)的貢獻(xiàn)，可以直接量化每個操作位置和接觸點(diǎn)的轉(zhuǎn)化效果和價值貢獻(xiàn)。

以上針對比較實(shí)用的大數(shù)據(jù)分析模型有哪些這個問題，為大家推薦了7個常用的大叔分析模型，希望對大家有所幫助。

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文章出自：http://jinyejixie.com/article2/dghccic.html

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