你知道數據分析模型有哪些嗎？從事數據分析工作的人，常常能聽到這樣一句話：在進行數據分析之前，先要有一個清晰的思路。資料分析的思路來自哪里？實際上，把數據分析模型包括在內，熟練掌握一些數據分析模型，是數據分析需要掌握的基本功。接下來，小編就給大家帶來數據分析模型有哪些的相關介紹，一起來看看吧。

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數據分析模型有哪些？

行為事件分析

   通過行為事件分析，探討行為事件的發生對企業組織價值的影響及其程度。公司通過研究與事件相關的所有因素，挖掘用戶行為事件背后的原因、交互影響等等，從而跟蹤或記錄用戶行為或業務過程，例如用戶注冊、瀏覽產品詳細頁面、成功投資、反饋等等。

   每天的工作中，運營、市場、產品、數據分析人員都會根據實際工作情況關注各種事件指標。例如，哪一個渠道在最近三個月的用戶注冊量最大？改變趨勢怎么樣？每個時間段的人均充值金額是多少？上個星期在北京有過購買行為的獨立用戶數量，是按年齡分布的嗎？每日獨立Session的數量是多少？類似這樣的指標觀察過程中，行為事件分析發揮了重要作用。
該方法具有很強的篩選、分組和聚集功能，邏輯清晰，操作簡單，已得到廣泛應用。通常通過對事件的定義和選擇，下鉆分析，解釋和總結等步驟來進行行為事件分析。   

漏斗分析模型

   漏斗分析是一組過程分析，它能科學地反映用戶行為狀態，以及用戶從開始到結束的各個階段的轉換率狀況。

   目前漏斗分析模型已廣泛用于流量監測、產品目標轉換等日常數據操作工作中。比如在一個產品服務平臺上，直播用戶從激活APP開始到消費，一般都有一個路徑是激活APP，注冊賬號，進入直播間，互動行為，消費五個階段，漏斗可以顯示每個階段的轉化率，通過漏斗各個環節相關數據的比較，可以直觀的發現并說明問題，從而找到優化方向。對業務過程相對規范，周期長，環節多的過程進行分析，能直觀地發現問題，并加以說明。

留存分析模型

   留存分析是一個分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，它考察了那些進行了最初行為的用戶中，有多少會進行后續行為。它是衡量產品對用戶價值的一種重要方法。保留分析有助于回答下列問題：你期望用戶完成的行為，是否是新客戶在未來一段時間內完成的？比如支付訂單等；某項社交產品改善了新注冊用戶的引導過程，提高了用戶注冊后的參與度，怎樣驗證？要判斷某個產品的修改是否有效，比如增加了邀請好友功能，看看是否有人因為增加了功能而多用了該產品幾個月？

分布分析模型

   分布分析是對特定指標下用戶的頻率、總量等進行分類顯示。通過對不同地區、不同時段顧客購買的不同種類產品的數量、頻率等進行分析，可以反映單個顧客對產品的依賴性程度，有助于經營者了解顧客目前的狀況，了解顧客的操作狀況。例如定單數量(低于100,100-200,200-200)，購買次數(低于5次，5-10次，10次以上)，用戶分布等。

   分布式分析模型的功能和價值：科學的分布式分析模型支持用戶條件篩選和按時間、次數、事件指數統計數據。對于不同角色的人員，統計用戶在一天/周/月的自然時間段(小時/天)進行某項操作的次數、進行某項操作的次數、進行事件指標。

點擊分析模型

   也就是采用特制的高光色形式，顯示網頁或網頁群(結構相同的網頁，如商品詳情頁，網站博客等)區域中不同元素點擊密度的圖解。其中包含了按鈕被點擊的次數、所占比例、用戶的點擊列表、按鈕當前和歷史內容等因素。

   點擊圖表是點擊分析法的效果顯示。點擊法具有分析過程高效、靈活、方便、效果直觀的特點。點擊率分析采用視覺化的設計思路和架構，簡明直觀的操作方式，直觀地呈現訪問者喜愛的區域，幫助運營人員或管理者評估網頁設計的科學性。

用戶行為路徑分析模型

   顧名思義，用戶在APP或網站上的訪問行為路徑分析。為衡量網站優化的效果或市場推廣的效果，以及了解用戶偏愛的行為，訪問路徑的轉換數據經常要進行分析。

   就拿電商來說，買家從登陸網站/APP到付款成功都要經過首頁瀏覽，搜索商品，加入購物車，提交訂單，支付訂單等流程。而且在用戶真正的選購過程中是一個反復的過程，比如訂單提交之后，用戶可能會回到主頁繼續搜索商品，或者去取消訂單，每個流程背后的動機都不一樣。和其它分析模型一起，我們可以對快速用戶的動機進行深入分析，從而引導用戶走上一條最佳的或預期的路徑。

用戶分群分析模型

   根據用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶分成不同的組，然后再對其進行分組。從漏斗分析中我們可以看到，用戶在不同的階段表現出了不同的行為，比如，新用戶關注的重點是什么？在什么情況下已購買用戶將重新付費？由于群體特征不同，行為也會有很大差異，用戶可以根據歷史數據進行劃分，然后再觀察該群體的具體行為。用戶分組就是這樣來的。

屬性分析模型

   正如它的名字一樣，是根據用戶自身的屬性來分類并進行統計分析的，例如，查看用戶數量在注冊時間的變化趨勢，查看用戶按省的分布。使用者屬性會涉及使用者的資訊，如姓名、年齡、家庭、婚姻狀況、性別、受教育程度等自然資訊；使用者還會涉及與產品有關的資訊，例如使用者的城市或城市級別、使用者的第一次訪問的渠道來源等。

   屬性分析模型有什么價值？屬性分析的主要價值在于：豐富用戶畫像的維度，使用戶的行為更加細密。一種科學的屬性分析方法，可以對所有類型的屬性使用“去重數”作為分析指標，對數值類型的屬性使用“總和”“平均值”“最小值”作為分析指標；可以對多個維度添加一個不能顯示任何圖形的維度，對數值類型的維度可以自定義區間，方便更精細的分析。

   數據分析能夠解決業務分析思考和業務理解。許多時候覺得思維不夠健全，或者分析沒有思路，其實可以借助思維模式來學習來彌補不足，以加快分析的成功。以上就是小編為大家帶來的數據分析模型有哪些的相關介紹，大家在選擇時，還是要依據個人情況自主進行選擇，希望這篇文章對您有幫助。