數(shù)據(jù)分析模型20種（八大數(shù)據(jù)分析模型）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于數(shù)據(jù)分析模型20種的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、常見的數(shù)據(jù)分析工具和方法 常見的數(shù)據(jù)分析工具和方法有哪些

• 2、【第1周】數(shù)據(jù)分析慣用的5種分析方法

• 3、數(shù)據(jù)分析能力模型

• 4、數(shù)據(jù)分析思路都有哪些?

一、常見的數(shù)據(jù)分析工具和方法 常見的數(shù)據(jù)分析工具和方法有哪些

1、常用的數(shù)據(jù)分析方法（模型）有：事件分析、漏斗分析、用戶路徑分析、留存分析、session分析、熱力分析、歸因分析、間隔分析、分布分析、LTV分析、用戶行為序列分析、用戶屬性分析、用戶分群分析。

2、常用的數(shù)據(jù)分析工具主要分為四類：網(wǎng)站統(tǒng)計分析工具常聽說的有CNZZ統(tǒng)計、站長工具、愛站網(wǎng)等，主要是為網(wǎng)站運營者提供代碼統(tǒng)計數(shù)據(jù)支持，網(wǎng)站運營者可以在上述提到的相關網(wǎng)站注冊賬號，然后申請統(tǒng)計代碼，獲得代碼后再植入到網(wǎng)站對應位置即可。大約過幾天就可以在你注冊的平臺看到網(wǎng)站的相關數(shù)據(jù)了。自媒體分析工具自媒體分析工具不需要占用運營者太多的時間去整理代碼，所有的數(shù)據(jù)都是直接后臺形成的，不管是微博、微信公眾號還是今日頭條等自媒體平臺，都具有完整的數(shù)據(jù)統(tǒng)計功能，作為運營者只需要通過后臺自帶的分析工具就可以直觀的看到用戶增長等相關數(shù)據(jù)了。第三方分析工具這種工具通常是指非官方平臺自帶的統(tǒng)計工具，需要官方授權后才可以使用的數(shù)據(jù)分析工具，畢竟不是所有平臺都有自帶統(tǒng)計工具，第三方分析工具需要運營者單獨注冊賬號，且需要相關平臺的授權才可以使用，不過一旦授權成功，那看數(shù)據(jù)的操作就與自媒體分析工具一樣方便簡單和直觀了。表格這種方式比較適合excel玩得好的人了，數(shù)據(jù)來源通常要么是后臺導出，要么是人工統(tǒng)計。人工統(tǒng)計的數(shù)據(jù)一般會包括每天發(fā)布文章的數(shù)量、后臺互動的數(shù)量與類別、同行口碑的分析等，因為這些數(shù)據(jù)統(tǒng)計是一般平臺都不含有的，那么自然就需要人工親自查閱相關數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計了。

二、【第1周】數(shù)據(jù)分析慣用的5種分析方法

就好比中學里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接開平方法、因式分解法。

數(shù)據(jù)分析里也有技巧，在一些通用的分析場景下可以快速使用，而且對未來構建數(shù)據(jù)分析模型也有幫助。

所謂公式法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素

舉例：分析某產(chǎn)品的銷售額較低的原因， 用公式法分解

某產(chǎn)品銷售額=銷售量 X 產(chǎn)品單價

銷售量=渠道A銷售量 + 渠道B銷售量 + 渠道C銷售量 + …

渠道銷售量=點擊用戶數(shù) X 下單率

點擊用戶數(shù)=曝光量 X 點擊率

通過對銷售額的逐層拆解，細化評估以及分析的粒度。

公式拆解法是針對問題的層級式解析，在拆解時，對因素層層分解，層層剝盡。

對比法就是用兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)進行比較，是最通用的方法。

我們知道孤立的數(shù)據(jù)沒有意義，有對比才有差異。一些直接描述事物的變量，如長度、數(shù)量、高度、寬度等。通過對比得到比率數(shù)據(jù)，增速、效率、效益等指標，這才是數(shù)據(jù)分析時常用的。

比如用于在時間維度上的同比和環(huán)比、增長率、定基比，與競爭對手的對比、類別之間的對比、特征和屬性對比等。對比法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化規(guī)律，使用頻繁，經(jīng)常和其他方法搭配使用。

通過對兩種及以上維度的劃分，運用坐標的方式表達出想要的價值。由價值直接轉(zhuǎn)變?yōu)椴呗裕瑥亩M行一些落地的推動。

象限法是一種策略驅(qū)動的思維，常于產(chǎn)品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。

比如，下圖是一個廣告點擊的四象限分布，X軸從左到右表示從低到高，Y軸從下到上表示從低到高。

還有經(jīng)典的RFM模型 ，把客戶按最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額 (Monetary)三個維度分成八個象限。

象限法的優(yōu)勢：

1.找到問題的共性原因

通過象限分析法，將有相同特征的事件進行歸因分析，總結其中的共性原因。例如上面廣告的案例中，第一象限的事件可以提煉出有效的推廣渠道與推廣策略，第三和第四象限可以排除一些無效的推廣渠道；

2.建立分組優(yōu)化策略

針對投放的象限分析法可以針對不同象限建立優(yōu)化策略，例如RFM客戶管理模型中按照象限將客戶分為重點發(fā)展客戶、重點保持客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶等不同類型。

二八法也可以叫帕累托法則，源于經(jīng)典的二八法則。在數(shù)據(jù)分析中，則可以理解為20%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生了80%的效果需要圍繞這20%的數(shù)據(jù)進行挖掘

二八法是抓重點分析，適用于任何行業(yè)。找到重點，發(fā)現(xiàn)其特征，然后可以思考如何讓其余的80%向這20%轉(zhuǎn)化，提高效果。

一般地，會用在產(chǎn)品分類上，去測量并構建ABC模型。比如某零售企業(yè)有500個SKU以及這些SKU對應的銷售額，那么哪些SKU是重要的呢，這就是在業(yè)務運營中分清主次的問題。

常見的做法是將產(chǎn)品SKU作為維度，并將對應的銷售額作為基礎度量指標，將這些銷售額指標從大到小排列，并計算截止當前產(chǎn)品SKU的銷售額累計合計占總銷售額的百分比。

百分比在 70%（含）以內(nèi)，劃分為 A 類。

百分比在 70~90%（含）以內(nèi)，劃分為 B 類。

百分比在 90~100%（含）以內(nèi)，劃分為 C 類。

ABC分析模型，不光可以用來劃分產(chǎn)品和銷售額，還可以劃分客戶及客戶交易額等。比如給企業(yè)貢獻80%利潤的客戶是哪些，占比多少。假設有20%，那么在資源有限的情況下，就知道要重點維護這20%類客戶。

是一個流程化的思考方式，常用于像新用戶的開發(fā)、購物轉(zhuǎn)化率這些有變化和一定流程的分析中。

整體漏斗模型的核心思想其實可以歸為分解和量化。 比如分析電商的轉(zhuǎn)化，我們要做的就是監(jiān)控每個層級上的用戶轉(zhuǎn)化，尋找每個層級的可優(yōu)化點。對于沒有按照流程操作的用戶，專門繪制他們的轉(zhuǎn)化模型，縮短路徑提升用戶體驗。

AARRR模型 ：用戶獲取、用戶激活、用戶留存、用戶收益以及用戶傳播

單一的漏斗分析是沒有用的，不能得出什么結果，要與其它相結合，如與歷史數(shù)據(jù)的對比等。

三、數(shù)據(jù)分析能力模型

「過去」 以往在增量時代，每天都有新的領域、新的市場被開發(fā)。尤其是在互聯(lián)網(wǎng)、電商等領域的紅利期，似乎只要做好單點的突破就能獲得市場。這個蠻荒時代，業(yè)務運營主要依靠是經(jīng)驗和直覺驅(qū)動。比如跨境電商領域初期，憑借世界工廠平臺的優(yōu)勢，國內(nèi)廠家似乎只需基于經(jīng)驗選品即可大賣。

「現(xiàn)在」 但是隨著規(guī)則的成熟，更多玩家的進入，市場從藍海變?yōu)榧t海，進入到存量期，僅靠經(jīng)驗驅(qū)動的增長模式不再有效。還是拿跨境電商舉例，由于賣家的劇增，海外市場的飽和，跨境電商就進入存量運營時代，已經(jīng)不存在絕對的藍海市場，每個細分領域都有許多競爭對手。此時， 要求商家從粗放運營轉(zhuǎn)為精細化運營，也就是用數(shù)據(jù)分析報告決定市場是否值得投入，用數(shù)據(jù)選品，用數(shù)據(jù)做經(jīng)營分析，用數(shù)據(jù)庫存管理。

當然，不是說純定量的數(shù)據(jù)分析決定了一切，經(jīng)驗就不重要了。而是說在決策的過程中，數(shù)據(jù)結論占據(jù)的比例與以往相比更大，同時業(yè)務經(jīng)驗也是必不可少的部分。

「未來」 互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為“傳統(tǒng)行業(yè)”的未來，人工智能、元宇宙等 由數(shù)據(jù)驅(qū)動的行業(yè)越來越依賴數(shù)據(jù)分析。 還有眾多制造業(yè)亟待數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以期在全球供應鏈中提高制造環(huán)節(jié)的附加值。 也就是說，在未來，數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務將更頻繁。

數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)是「沙盤演練」：戰(zhàn)場上，指揮員們在指揮部的地形模型前「推演」敵我雙方的趨勢確定作戰(zhàn)方案； 商場上，管理層通過數(shù)據(jù)間的運算關系「推斷」運營的發(fā)展進而做決策。

基于這樣的定義可以知道數(shù)據(jù)分析的目的是為了做對當下運營發(fā)展有利的決策，那它是如何做到的呢？為了解答這個問題，可以從前面的定義中 引申出幾個關鍵概念：數(shù)據(jù)，運算關系，推斷，決策。

最通用的理解，數(shù)據(jù)是被存儲起來的信息。從應用的角度，數(shù)據(jù)是把事物做量化處理的工具，萬物皆可數(shù)據(jù)化：數(shù)值數(shù)字是數(shù)據(jù)，文本、圖像、視頻等同樣都是數(shù)據(jù)。

按 字段類型 劃分，可以把數(shù)據(jù)分為：

按 結構 劃分，可以把數(shù)據(jù)分為：

根據(jù) 數(shù)據(jù)連續(xù)的屬性 不同，還可以分為：

孤立的數(shù)據(jù)往往沒有參考價值，比如量化一個人，身高是180cm，并不能意味什么。比如網(wǎng)易云音樂的用戶，每個用戶的年齡是數(shù)據(jù)，對使用產(chǎn)品的人群年齡進行分段比如18-24歲，該年齡段人數(shù)占比的指標對網(wǎng)易云音樂來說才有價值。 從數(shù)據(jù)到指標的計算過程，就是數(shù)據(jù)間的「運算關系」，也叫「指標」。

指標的作用在于「度量」業(yè)務的發(fā)展：

這些指標（點）通過一定的結構可以編織而成指標體系（線、面）衡量局部、甚至是全局的業(yè)務 。

「沙盤演練」中，指揮員通過軍事沙盤上的地形，及敵我雙方的工事、兵力部署、火器配置等情況，分析敵情，制定作戰(zhàn)方案。 數(shù)據(jù)把現(xiàn)實中的運營抽象到數(shù)字世界中，通過指標體系，應用各種分析方法（業(yè)務分析、產(chǎn)品分析、用戶分析、經(jīng)營分析......），幫助經(jīng)營做決策 。

趙括熟讀兵書，卻不能活用，淪為紙上談兵的笑話。所以獲得分析能力后，不能照本宣科，要結合實際業(yè)務場景做決策。

數(shù)據(jù)分析落地涉及流程創(chuàng)新、變革管理，用新的思維解決業(yè)務問題。 但這個過程并不是強迫變革，需要借助對業(yè)務的理解及軟性的能力來使分析平滑落地。

站在“前人”的肩膀上，可以走得更遠。餅干哥哥根據(jù)多年數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗沉淀出了數(shù)據(jù)分析師能力模型，跟著它“按圖索驥”，補充自身缺失的能力，最終形成獨立、落地的數(shù)據(jù)分析能力。

完整的數(shù)據(jù)分析師能力體系應該包括 底層認知、業(yè)務場景及能力三板斧。

在建立數(shù)據(jù)分析思維之前，應該先在底層認知達成共識。

什么是認知？ 是對事物底層邏輯的了解，是對是世界萬物的判斷，認知的本質(zhì)就是做決定。 也就是說，為了幫助數(shù)據(jù)分析中每個決策的有效性（選擇什么指標、分析方法？接下來做什么？等等），需要先建立底層認知。

這一步，我們需要去明確數(shù)據(jù)分析的定義：數(shù)據(jù)分析是什么？目的/產(chǎn)出？分析流程？

同學們在求職過程中會發(fā)現(xiàn)，同樣是數(shù)據(jù)分析師崗位，但是面試的內(nèi)容千差萬別，有考察機器學習、統(tǒng)計學等專業(yè)能力的，也有考察市場/行業(yè)分析的，還有考察產(chǎn)品分析的。

此時就有同學問，這些真的是數(shù)據(jù)分析該做的嗎？

我們從字面上拆解，數(shù)據(jù)分析 = 數(shù)據(jù) 分析，進一步拆：

這就是認知上的偏差：當一些同學認為數(shù)據(jù)分析就是用Excel做表、python寫腳本、機器學習建模時（其實這些只是組成數(shù)據(jù)分析能力的一部分），求職市場對數(shù)據(jù)分析師的要求更為完整。

回過頭來看，數(shù)據(jù)分析到底是什么？筆者認為， 數(shù)據(jù)分析是一個過程，是利用數(shù)據(jù)能力做分析的過程：從發(fā)現(xiàn)問題、分析原因，到落地建議；這還是一個“解構”的過程：從整體拆到局部，從一般到特殊，從面到線到點，不斷下鉆剖析，找到具體可落地的點。

了解完什么是數(shù)據(jù)分析后，深入思考一個問題：這個過程的最終產(chǎn)出的交付物是什么？

要回答這個問題，我們需要 回到數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)：解決業(yè)務問題。 也就是回到業(yè)務層面的需求是什么，才能決定最后落地交付物：

最常見的數(shù)據(jù)分析場景，就是業(yè)務發(fā)現(xiàn)銷售額下降、用戶流失、產(chǎn)品跳失率高，也就是業(yè)務層面出現(xiàn)了一個問題待解決，此時需要數(shù)據(jù)分析師介入幫助從數(shù)據(jù)層面挖掘原因、給出解決建議。

分析過程可能是做一些 探索 性數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計分析、機器學習建模，甚至是做AB測試實驗，最終交付分析報告，或者模型部署上線。

有時業(yè)務可能并不存在確切的“問題”，更多旨在通過加深對現(xiàn)有場景的理解，來提高現(xiàn)有業(yè)務模型、策略的效果；比如，現(xiàn)在業(yè)務使用的是客單價平均值將客戶分為高、低兩個人群進行營銷，此時數(shù)據(jù)分析師通過對消費者的洞察分析，給予更精準的人群劃分方案：利用客單價分位數(shù)，將客戶分為三個人群，這樣業(yè)務利用更新后的策略進行營銷設計，提高轉(zhuǎn)化效果。

分析過程可能是做相關分析、回歸分析，甚至是無監(jiān)督的聚類，來對現(xiàn)狀進行解釋。

按照需求的時效性，可以把業(yè)務需求分為臨時需求和常規(guī)需求，而前面兩者屬于業(yè)務的臨時需求，或者說是專項分析需求。 對于常規(guī)需求，主要旨在提高業(yè)務流程的效率 ，比如對于電商運營中的商品庫存管理業(yè)務，運營需要及時查詢庫存情況，并結合銷售趨勢對低庫存量的商品進行補單；此時，數(shù)據(jù)分析師可以通過交付“低庫存預警報表”來幫助優(yōu)化該流程效率。

支持診斷的內(nèi)容主要集中在自動化的報表，甚至是商業(yè)智能（BI）體系的搭建。

如果說前面是基于已知模式的分析，那么業(yè)務中還存在一種需求，就是對未知的 探索 。最為典型的場景則是對市場、對消費者的洞察后，給出品牌及業(yè)務增長的策略。

分析過程更多是基于行業(yè)、基于市場，使用如PEST、SWOT、波特五力等商業(yè)分析模型。

至此，我們知道了數(shù)據(jù)分析是什么，以及最終的產(chǎn)出交付物，那這個過程如何實現(xiàn)的呢？從落地的角度來看，數(shù)據(jù)分析是一個從 發(fā)散到收斂 的過程： 業(yè)務理解-數(shù)據(jù) 探索 -分析模型-落地交付-產(chǎn)品生命周期

數(shù)據(jù)分析是從業(yè)務到數(shù)據(jù)再回到業(yè)務的過程，所以理解業(yè)務是數(shù)據(jù)分析的起點。

“無場景不分析”、“脫離業(yè)務場景的分析都是耍流氓”等資深數(shù)據(jù)分析師的建議無不說明業(yè)務場景的重要性。數(shù)據(jù)分析能力模型中的業(yè)務場景模型：用戶-產(chǎn)品-場景，就是為了幫助讀者理解業(yè)務場景而設計的，在這里不贅述。

不知道讀者有沒這樣的體驗？就是領導交代任務給你，或者是朋友有求于你時，執(zhí)行力強的人很快就完成了任務請求，但是最后卻被告知這結果并不是對方想要的？這種情況很常發(fā)生在初入數(shù)據(jù)分析崗位的新同學身上，原因歸根結底就是沒有做好問題定義！

在理解了需求所處的業(yè)務場景后，可以 借助邏輯樹工具來對問題進行拆解，拆解的過程盡量要遵循MECE、“相互獨立,完全窮盡”的金字塔原理 。

如果說前面定義問題是明確做什么，那在這一步就是要明確做到什么程度？

比如面對銷售額下降的問題，做數(shù)據(jù)分析，最終是產(chǎn)出一份數(shù)據(jù)分析報告就好了，還是說需要介入到測試實驗，給出增長策略？如果是后者，那對銷售額的提升幅度要提升多少才有價值？是不痛不癢的1%還是要達到顯著的10%？

如果不在價值層面做思考，并付諸價值落地的行動，最后很容易產(chǎn)生“價值在哪”的靈魂拷問，面臨被優(yōu)化的風險 。

在業(yè)務理解階段，我們是站在業(yè)務層面與需求方溝通，但是數(shù)據(jù)分析的核心部分都是在數(shù)據(jù)層面進行的。所以在正式開始分析之前，我們需要 把業(yè)務需求轉(zhuǎn)成數(shù)據(jù)需求，這個過程就是數(shù)據(jù) 探索 。

拿到業(yè)務需求時的定義問題階段，需要數(shù)據(jù)的輔助：用數(shù)據(jù)透視業(yè)務，判斷現(xiàn)狀與描述是否一致。比如，業(yè)務說銷售額下降了需要分析，但是這個下降是和誰比？環(huán)比下降但是同比提升，同比下降，但是和競品相比是提升的。

這個步驟比較多的是使用 探索 性數(shù)據(jù)分析（Exploratory data analysis），或者說通過常見的統(tǒng)計指標來對數(shù)據(jù)現(xiàn)狀進行剖析。

如果說第一步是在用數(shù)據(jù)驗證需求的有效性，那這一步則是真正把業(yè)務問題轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)需求。

此外，還需要判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量及能做的特征工程，比如某些字段缺失率太高，這會影響特征的構建。

了解業(yè)務、明確數(shù)據(jù)需求后，就可以挑選合適的武器（分析方法、模型框架）上陣。

概括來說，有四種分析方法：

指標的好壞、特征是否顯著等都可以通過比較分析的方法來實現(xiàn)，比如常見的歸因業(yè)務場景，本質(zhì)就是做比較，通過橫向、縱向的比較找出原因。

分析方法：比如T檢驗、方差分析、同比環(huán)比、同期群分析等

分析變量之間的相關性是重要的分析場景。比如業(yè)務中想知道提高廣告預算是否能、甚至是能提升多少的銷售業(yè)績？這樣的相關性分析或許能找到最優(yōu)投放ROI的配置方案。

分析方法：卡方、皮爾遜(Pearson)相關系數(shù)、斯皮爾曼(Spearman)相關系數(shù)、結構分析等

不論是對企業(yè)銷售的預測、還是對用戶行為的預測，都能幫助提升業(yè)務效率，比如常見的預測用戶流失分析，及時得到高概率流失的人群名單，運營通過提前營銷干預，提高用戶留存率；常見的銷售預測能幫助企業(yè)在供應鏈側(cè)做準備。這類場景主要應用的是機器學習中的有監(jiān)督分類模型。

分析方法：線性/邏輯回歸、決策樹、時間序列分析、貝葉斯等；

前面三種都是基于企業(yè)已知模式的分析邏輯，還有一種分析方法——無監(jiān)督的機器學習模型，可以應對未知模式的分析。比如不知道應該把現(xiàn)有人群分成多少個組來進行營銷最合適，就可以對人群基于核心特征做無監(jiān)督的聚類分析，得出有效分組的界限。

分析方法：Kmeans聚類、DBScan聚類等；

交付落地的 最佳實踐是讓數(shù)據(jù)和分析從理論滲透到業(yè)務中，對流程進行變革提效 。

在交付給業(yè)務之前，需要先對給出的解決方案做有效性評估：

分析如果涉及模型的開發(fā)使用，需要通過AB測試，或者ROC等指標來證明模型在數(shù)據(jù)層面上的有效。在數(shù)據(jù)層面完成驗證后，回到業(yè)務分析需求，評估交付的方案在業(yè)務層面上的有效落地。

數(shù)據(jù)分析是圍繞業(yè)務價值而展開的，所以在最后的落地，也得就價值進行討論， 回答這個方案解決業(yè)務問題的途徑和程度 ：

A. 途徑 是對流程的優(yōu)化（降本提效）還是對數(shù)據(jù)的優(yōu)化（數(shù)據(jù)體系效率、數(shù)據(jù)質(zhì)量）？

B. 這方式能多大 程度 上幫助解決？比如對業(yè)務的提升是10%還是30%？是對單次項目的應用，還是說可以部署到日常流程中，在更長時間、更廣范圍內(nèi)影響業(yè)務？

C. 此外，要實現(xiàn)這樣的效果，需要投入的資源是什么

分析項目的落地需要多方參與，即使是業(yè)務能力豐富的分析師，由于流程邊界的存在也不可能每步都參與執(zhí)行。因此，確保項目能否有效落地的一個重要因素則是能否和業(yè)務達成共識。

如何做到？講數(shù)據(jù)故事：起因(需求定義)、過程(分析邏輯)、結局(重要結論)是否引人入勝(被認可)。

這個過程需要制作PPT向上匯報、與業(yè)務溝通，甚至是做跨部門的演講。

不論是業(yè)務模型還是算法模型，最終都有一個“靴子落地”的過程--落地實施。模型測試有效、與業(yè)務達成共識后就到了模型的部署上線階段：

接在分析生命周期最后的是分析產(chǎn)品的生命周期： 以產(chǎn)品的思維看待數(shù)據(jù)分析，交付至業(yè)務落地的模型應用就是產(chǎn)品。數(shù)據(jù)分析這個過程并不是靜態(tài)、單次的，而是一個PDCA不斷迭代升級的過程 。（這個分析產(chǎn)品的定義包括分析服務、數(shù)據(jù)產(chǎn)品。）

從產(chǎn)品思維的角度，分析結論落地到業(yè)務流程中，對流程進行再造，提高運營效率。

當數(shù)據(jù)分析流程成熟后，大量重復執(zhí)行的流程可以抽取出來，形成自動化的產(chǎn)品，用于服務數(shù)據(jù)分析（主要對象為數(shù)據(jù)分析師，也包括運營），這就是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。分析師的結論模型就可以部署到現(xiàn)有的數(shù)據(jù)產(chǎn)品中，優(yōu)化分析效率。

之所以要從產(chǎn)品思維的角度來看數(shù)據(jù)分析過程，是因為要像迭代產(chǎn)品那樣去迭代分析模型：不論是優(yōu)化算法參數(shù)，還是調(diào)整分析框架，都能得到更優(yōu)的結論。

在數(shù)據(jù)分析生命周期第一步的“理解業(yè)務”中，我們提到業(yè)務場景的重要性。

根據(jù)業(yè)務經(jīng)驗，筆者沉淀了一套便于理解的模型：業(yè)務場景 = 用戶 產(chǎn)品 場景

也就是說，要理解業(yè)務，就要了解用戶，熟悉產(chǎn)品，明確分析所處的上下文場景。它們決定了分析的目標、處理邏輯以及落地建議。

更詳細的討論見：回歸到營銷理論，談談到底什么是業(yè)務場景？

對數(shù)據(jù)分析有了底層認知、了解業(yè)務場景后，就需要有看得見摸得著的“招式”來行動：思維方法、工具技術和項目能力這三板斧能組成不同招式應對多變的問題。

經(jīng)?？吹接腥苏f數(shù)據(jù)分析如做飯，如果是這樣的話， 在數(shù)據(jù)分析這個廚房里，工具技術就是鍋鏟、鐵鍋、勺子等器皿，思維方法就是切配、烹飪、打荷等技藝手法，項目能力則是最后的裝盤上菜 。

很多人學做飯，可能是因為在抖音或B站看到某個 美食 視頻，然后就開始按照視頻步驟備料烹飪。這個過程，也就是數(shù)據(jù)分析中學習思維方法的過程。數(shù)據(jù)分析也是先有思維方法，才能談得上是分析。

剛開始學做飯時，通常先學基礎的煎、炒、炸、烤、煮、蒸、燜、拌烹飪方式。這些基礎的能力在數(shù)據(jù)分析中就是統(tǒng)計學、相關分析、歸因分析等通用分析思維。

正如 美食 有八大菜系，分別滿足不同地域人群的口味，數(shù)據(jù)分析在不同場景下，也有不同的“分析”招式來滿足不同的業(yè)務需求：

習得了做飯的方法后，就可以選擇幾件趁手的器皿，來提高烹飪效率。

之所以不是先選擇器皿再研究做飯流程，是因為工具始終是工具，完成同一個目標或許有多種工具可以實現(xiàn)，再不濟我用原始的土灶也能燒飯。

不過對于部分復雜的烹飪需求，也是需要選擇特定的器皿才能完成。

常見的工具技術及應用：

菜做好后一定要及時出鍋、裝盤、上菜，要不然再美味的菜肴也只是空中閣樓。

項目能力強調(diào)的是數(shù)據(jù)分析項目的落地。理論的分析方法如何在業(yè)務場景中落地賦能，體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值？這是很多企業(yè)數(shù)據(jù)團隊在討論的課題。

說項目能力像是烹飪最后的上菜階段，其實不太嚴謹，因為 落地能力是一種軟性的能力，貫穿分析項目的整個過程 ：

作者： 作者餅干哥哥

四、數(shù)據(jù)分析思路都有哪些?

1、趨勢分析

最簡單、最常見的數(shù)據(jù)分析方法，一般用于核心指標的長期跟蹤，比如點擊率、GMV、活躍用戶數(shù)?？梢钥闯鰯?shù)據(jù)有那些趨勢上的變化，有沒有周期性，有沒有拐點等，繼而分析原因。

2、多維分解

也就是通過不同的維度對于數(shù)據(jù)進行分解，以獲取更加精細的數(shù)據(jù)洞察。舉個例子，對網(wǎng)站維護進行數(shù)據(jù)分析，可以拆分出地區(qū)、訪問來源、設備、瀏覽器等等維度。

3、用戶分群

針對符合某種特定行為或背景信息的用戶，進行特定的優(yōu)化和分析，將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優(yōu)化供應鏈，提升供應鏈穩(wěn)定性。

4、漏斗分析

按照已知的轉(zhuǎn)化路徑，借助漏斗模型分析總體和每一步的轉(zhuǎn)化情況。例如將漏斗圖用于網(wǎng)站關鍵路徑的轉(zhuǎn)化率分析，不僅能顯示用戶的最終轉(zhuǎn)化率，同時還可以展示每一節(jié)點的轉(zhuǎn)化率。

5、留存分析

留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行后續(xù)行為。衡量留存的常見指標有次日留存率、7日留存率、30日留存率等。

6、A/B 測試

A/B測試是為了達到一個目標，采取了兩套方案，通過實驗觀察兩組方案的數(shù)據(jù)效果，判斷兩組方案的好壞，需要選擇合理的分組樣本、監(jiān)測數(shù)據(jù)指標、事后數(shù)據(jù)分析和不同方案評估。

7、對比分析

分為橫向?qū)Ρ?跟自己比)和縱向?qū)Ρ?跟別人比)，常見的對比應用有A/B test，A/B test的關鍵就是保證兩組中只有一個單一變量，其他條件保持一致。

8、交叉分析

交叉分析法就是將對比分析從多個維度進行交叉展現(xiàn)，進行多角度的結合分析，從中發(fā)現(xiàn)最為相關的維度來探索數(shù)據(jù)變化的原因。

以上就是關于數(shù)據(jù)分析模型20種相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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