作者:FineBI
发布时间:2023.9.1
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在现代社会,数据分析已经成为了各行各业中必不可少的一部分。无论是企业、政府还是个人,都需要通过数据分析来获取更多的洞察和更好的决策支持。而要做好数据分析,除了需要丰富的数据资源和数据分析工具之外,还需要掌握一些基本的数据分析模型。那么,常用数据分析模型有哪些呢?下面就为大家介绍9大数据分析模型。
SWOT分析模型是一种经典的数据分析模型,它主要用于评估一个企业或组织的内部和外部环境。SWOT分析模型包括四个方面:Strengths(优势)、Weaknesses(劣势)、Opportunities(机会)和Threats(威胁)。通过分析这四个方面,可以帮助企业或组织更好地了解自身的优势和劣势,并确定未来的发展方向和策略。
PEST分析模型是一种用于评估宏观环境的数据分析模型。PEST分析模型包括四个方面:Political(政治因素)、Economic(经济因素)、Social(社会因素)和Technological(技术因素)。通过分析这四个方面,可以帮助企业或组织更好地了解宏观环境的变化和趋势,以及未来可能面临的机会和挑战。
五力分析模型是一种用于评估竞争环境的数据分析模型。五力分析模型包括五个方面:Supplier Power(供应商的议价能力)、Buyer Power(买家的议价能力)、Threat of New Entrants(新进入者的威胁)、Threat of Substitutes(替代品的威胁)和Competitive Rivalry(竞争对手的威胁)。通过分析这五个方面,可以帮助企业或组织更好地了解市场竞争环境,以及自身的优势和劣势。
FM 用于对用户进行分类,并判断每类细分用户的价值。通过
这三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略,如下图所示:
漏斗模型是一种经典的销售和市场数据分析模型,主要用于分析从潜在客户到实际购买客户之间的转化过程。漏斗模型包括四个阶段:Awareness(认知)、Interest(兴趣)、Desire(欲望)和Action(行动)。通过分析这四个阶段,可以帮助企业或组织更好地了解销售和市场活动的效果,并制定相应的优化策略。
回归分析模型是一种用于分析变量之间关系的数据分析模型。回归分析模型主要通过分析自变量和因变量之间的关系,来预测因变量的值。回归分析模型非常适用于预测和趋势分析等场景。
聚类分析模型是一种用于分类和分组的数据分析模型。聚类分析模型主要通过分析样本之间的相似性和差异性,将样本分成多个类别。聚类分析模型非常适用于市场细分、用户分类、产品定位等场景。
决策树模型是一种用于决策分析的数据分析模型。决策树模型主要通过分析决策变量和影响变量之间的关系,来制定决策规则和策略。决策树模型非常适用于复杂的决策场景和问题。
ABC 分类法全称应为 ABC 分类库存控制法。又称帕累托分析法或巴雷托分析法、柏拉图分析、主次因分析法 、ABC分析法、ABC 管理法,平常也称之为「80 对 20」规则。
A 类物品非常重要 | 数量占比少,价值占比大 |
B 类物品比较重要 | 没有A类物品那么重要,介于 A、C 之间 |
C 类物品一般重要 | 数量占比大但价值占比很小 |
分类的核心思想:少数项目贡献了大部分价值。以款式和销售量为例:A 款式数量占总体 10% ,却贡献了 80% 的销售额。
以上就是9大常用数据分析模型的详细介绍,每种模型都有其特点和适用场景,需要根据具体问题和需求选择合适的模型。希望这篇文章能够对大家了解数据分析模型有所帮助。如果您需要使用数据分析工具,那么FineBI绝对是您的不二之选,不仅提供了众多数据分析方法的封装模型,可以导入数据直接使用生成分析结果,也支持数据可视化展示,功能丰富,等你来发现!
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