几种常见的数据分析模型

文 | 商业智能研究 2019-09-19

建立一座高楼大厦时,除了需要坚实的地基之外,也需要有一个基本的模型框架,按照模型进行风险预测,做到万无一失。在数据分析领域,同样也需要建立数据分析模型。根据模型进行分析,这样在数据分析时,明确数据分析思路,运用适当的分析方法将最终的数据分析结果得出来。下面我将介绍几种常见的数据分析模型。

常见的数据分析模型

1.用户模型

数据分析时,我们首先要明确我们的用户是谁,针对用户需求,进行相关的服务。以达到用户满意的效果。同时要对已有用户进行分析,时刻了解用户的服务范围,从最终全面的角度了解用户问题。

2.事件模型

事件是组成数据分析的结构框架,在针对不同的事件时,要了解事件模型背后的数据结构、采集时机以及对事件的管理。只有对事件模型有着充分的了解,才可以对最终数据分析框架有全面的了解。

3.漏斗模型

所谓漏斗模型,就是将数据分析的步骤流程化,一步步的运营,达到最终的分析结果,同时漏斗模型便于对数据分析的每一个流程进行观察,从而及时解决问题。

4.留存模型

留存模型是针对使用数据的用户,将用户对于数据分析的场景进行留存。自定义的进行留存,实现最终的目标客户选取,相当于整个模型框架的引流功能。

5.粘性模型

粘性模型,顾名思义,就是了解产品或某个功能粘住用户的能力,从用户偏爱出发,了解用户如何使用产品,用户对于产品功能的满意程度,帮助平台科学的评估产品和功能,高效的制定相关的策略。

6.路径模型

通过对不同用户分群,将具有相同特征偏好的用户聚集,而行为路径分析是对用户产生的行为进行数据的可视化分析,从而帮助平台快速观测出群体的行为特征。常用的行为路径分析模型有漏斗分析模型和全行为路径分析模型。

7.总结模型

在完成数据分析后,需要对数据分析过程,最终结果进行分析,得到最终的结论,将整个分析的大框架做一个全面的维护。

数据经过一层层的分析,挖掘,最终变成用户所需的数据,对于企业而言,数据分析的利用对于企业决策的制定至关重要。在商业智能领域,数据分析的使用非常频繁,对于软件的数据分析能力的要求也是十分高,目前国内BI的提供商,比较有代表性的有帆软,旗下的Finebi对于中国企业的数据应用十分的便捷,自主灵活的功能使得Finebi在国内市场独树一帜。

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