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首頁大數(shù)據(jù)時代【干貨】12種實用數(shù)據(jù)分析模型,強烈建議收藏!
【干貨】12種實用數(shù)據(jù)分析模型,強烈建議收藏!
2024-12-26
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一個好的數(shù)據(jù)分析模型不僅能使分析具備條理性和邏輯性,而且還更具備結構化和體系化,并保證分析結果的有效性和準確性。好的數(shù)據(jù)分析師不僅熟練地掌握了分析工具,還掌握了大量的數(shù)據(jù)分析方法和模型。

今天就來給大家分享12種常用的業(yè)務數(shù)據(jù)分析模型和方法,希望對大家有所幫助!

1、購物籃分析模型

購物籃分析主要用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關系和模式。通過關聯(lián)規(guī)則學習來識別哪些商品經常一起被購買,從而幫助制定捆綁銷售或推薦系統(tǒng)。

這個模型一般是用來找出顧客購買行為的模式:

  • 比如用戶買了A商品,是否會對B商品產生什么影響?
  • 不同的用戶是否具有不同的購買模式?
  • 哪些產品應該放在一起進行捆綁銷售?

操作步驟:

(1)數(shù)據(jù)準備:收集客戶的購買記錄,形成事務數(shù)據(jù)集。

(2)應用算法:使用關聯(lián)規(guī)則算法(如Apriori)來找出商品之間的關聯(lián)規(guī)則。

(3)設置參數(shù):設置最小支持度(商品組合出現(xiàn)的最小頻率)、最小置信度(商品A出現(xiàn)時商品B出現(xiàn)的條件概率)。

(4)分析結果:解讀算法輸出的規(guī)則,找出常見的商品組合,用于商品推薦或捆綁銷售。

2、帕累托分析&ABC分析法

帕累托分析(Pareto Analysis)和ABC分析(ABC Analysis)是兩種常用的分類工具,廣泛應用于庫存管理、銷售分析客戶細分等領域。

帕累托分析

帕累托原則指出,在很多情況下,80%的效果來自于20%的原因。帕累托分析利用這一原則,通過識別和聚焦于最重要的20%因素,來優(yōu)化資源和提升效率。但并不是所有情況都嚴格遵循8/2的比例,有時可能是7/3或9/1等。

【帕累托分析的作用&適用場景】

帕累托分析在多個領域有廣泛應用,其主要作用包括

  • 識別關鍵問題:幫助找出最重要的問題或影響因素,從而有針對性地采取措施;
  • 優(yōu)化資源配置:通過聚焦關鍵因素,實現(xiàn)資源的高效利用;
  • 提高決策效率:提供明確的分析結果,支持快速決策。

帕累托分析適用于多種場景,包括但不限于

  • 質量管理:識別主要的缺陷來源,改進產品質量;
  • 銷售分析:找出貢獻最大的產品或客戶,提高銷售策略;
  • 庫存管理:確定主要的庫存項目,優(yōu)化庫存水平。

ABC分析

ABC分析是一種基于帕累托原則的分類方法,將項目或客戶按重要性劃分為A、B、C三類。通常A類項目占總數(shù)的少部分但貢獻最大,B類次之,C類占大部分但貢獻較小。所以這一篇是把兩種方法放在了一起。

【ABC分析的作用&適用場景】

ABC分析的主要作用包括

  • 優(yōu)化庫存管理:通過分類管理庫存,提高庫存周轉率和服務水平;
  • 制定差異化策略:根據(jù)重要性不同,采取不同的管理和服務策略;
  • 提高工作效率:聚焦重要項目,優(yōu)化資源配置。

ABC分析廣泛用于庫存管理、客戶管理和產品管理等領域

  • 庫存管理:根據(jù)庫存重要性,制定不同的管理策略;
  • 客戶管理:識別重要客戶,提供個性化服務;
  • 產品管理:確定核心產品,優(yōu)化產品組合。

3、RFM分析模型

RFM 分析是美國數(shù)據(jù)庫營銷研究所提出的一種客戶分析方法。該模型基于客戶的最近購買時間(Recency)、購買頻率(Frequency)、購買金額(Monetary)來評估客戶的價值和分類。通過這三個維度的組合,將客戶分為不同的群體,比如高價值客戶、需要挽留的客戶等,以便實施針對性的營銷策略。

操作步驟

(1)收集數(shù)據(jù):整理客戶購買記錄,包括購買日期、頻率和消費金額。

(2)計算指標:為每個客戶計算R(最近一次購買時間距今天數(shù))、F(特定時間內購買次數(shù))、M(特定時間內消費總金額)。

(3)分級:根據(jù)RFM的高低,將客戶分為不同的等級或群體,例如R為1-30天為高,31-90天為中,超過90天為低。

(4)分析應用:根據(jù)RFM等級,制定不同的營銷策略,例如對高RFM客戶進行忠誠度獎勵,對低RFM客戶進行挽留策略。

4、4P營銷模型

4P營銷理論模型是隨著營銷組合理論的提出而出現(xiàn)的,產生于20世紀60年代的美國。該模型常用于企業(yè)營銷狀況分析、商品銷售策略分析。

4P營銷模型由4個要素構成,即產品(Product)、價格(Price)、渠道(Place)、宣傳(Promotion)。

4P營銷模型的操作步驟可以總結為以下幾個關鍵環(huán)節(jié)

  • 了解產品:首先,企業(yè)需要對產品進行全面的了解,包括產品的特性、質量、設計、品牌名稱、包裝、服務、保證和退貨政策等。這一步驟是制定有效營銷策略的基礎,確保產品能夠滿足市場需求并具有競爭力。

  • 決定價格:接下來,企業(yè)需要根據(jù)成本、盈利能力、目標用戶的支付能力和市場定位等因素來確定產品的價格。定價策略應考慮折扣、促銷活動和支付方式等因素,以確保產品在目標市場中具有吸引力。

  • 選擇銷售地點:企業(yè)需要選擇合適的銷售渠道和分銷網絡,以確保產品能夠有效地到達目標客戶群。這包括考慮潛在客戶的購物習慣、競爭對手的銷售地點、最佳購買體驗和售后支持等因素。

  • 制定推廣策略:最后,企業(yè)需要制定全面的推廣策略,包括廣告、銷售促進、公共關系和直接營銷等手段。這些活動旨在提高品牌知名度并刺激銷售。

5、邏輯樹模型

邏輯樹模型又稱問題樹、演繹樹或分解樹模型。是一種通用的分析模型,廣泛適合于各種情況下的問題分析,作用在于層層分解、追本溯源,找到問題的癥結所在。

邏輯樹的基本結構是,從最高層開始,逐步向下擴展分解。即將一個已知的大問題當成最高層,然后考慮與該問題相關的因素,每考慮到一個點,就添加一根“樹枝”,以此類推,將每個問題都細化到最小處,最終形成一顆“邏輯樹”。

邏輯樹模型可以幫助在數(shù)據(jù)分析時理清思路,不再重復、混亂的思考。且保證數(shù)據(jù)分析時的全面性,不遺漏任何細枝末節(jié)。同時確定各環(huán)節(jié)的重要程度,做到主次分明,責任落實。

6、KANO模型

KANO模型是一種需求分析和優(yōu)先級排序工具,將商品屬性分為必備性需求、期望型需求、興奮性需求、無差異需求四類。通過理解不同類型的需求對用戶滿意度的影響,確定產品特性的優(yōu)先級。

操作步驟

(1)需求收集:通過問卷調查、用戶訪談等方式收集用戶需求。

(2)分類需求:將需求分為四類。

(3)優(yōu)先排序:根據(jù)需求對用戶滿意度的影響程度進行排序。

(4)產品規(guī)劃:根據(jù)優(yōu)先級和資源情況,規(guī)劃產品特性的開發(fā)順序。

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7、用戶畫像分析

用戶畫像分析(User Profiling Analysis)是一種市場研究技術,它通過收集和分析用戶的各種數(shù)據(jù)來創(chuàng)建用戶的詳細描述,這些描述通常包括用戶的行為、偏好、心理特征、生活方式等。

用戶畫像的目的是為了更好地理解目標客戶群體,以便為他們提供更加個性化的產品和服務,提高營銷效率和客戶滿意度

用戶畫像分析用一句話來總結就是:用戶信息標簽化。

8、杜邦分析

杜邦分析是一種綜合財務分析方法,通過分解凈資產收益率(ROE)為多個財務比率的乘積,以評估企業(yè)的盈利能力、資產運營效率和財務杠桿。杜邦分析的基本思想是將ROE分解為銷售凈利潤率、資產周轉率和權益乘數(shù),從而深入分析企業(yè)的經營業(yè)績。

操作步驟:

(1)數(shù)據(jù)處理:準備企業(yè)的利潤和資產負債數(shù)據(jù)。

(2)合并數(shù)據(jù)表:將利潤數(shù)據(jù)和資產負債數(shù)據(jù)合并,以便于進行綜合分析。

(3)計算關鍵指標:分別計算銷售凈利潤率、資產周轉率和權益乘數(shù)。銷售凈利潤率反映盈利能力,資產周轉率反映資產運營效率,權益乘數(shù)則衡量財務杠桿。

(4)凈資產收益率的計算:將上述三個指標相乘,得出凈資產收益率。

(5)結果分析:通過分析ROE及其分解指標,評估企業(yè)的財務狀況和經營效率。

9、庫存周期分析

庫存周轉分析是衡量企業(yè)存貨管理效率的重要工具,通過分析庫存周轉率和周轉天數(shù),反映存貨的流動性和銷售效率。

高周轉率和低周轉天數(shù)意味著存貨快速變現(xiàn),資金流轉效率高,銷售狀況良好。

操作步驟:

(1)數(shù)據(jù)處理:上傳庫存相關的數(shù)據(jù)集,對上傳好的數(shù)據(jù)進行清洗和整理,確保數(shù)據(jù)的準確性和可用性。

(2)計算關鍵指標:根據(jù)公式計算平均存貨余額、銷貨成本、庫存周轉率和庫存周轉天數(shù)。

10、用戶留存分析

留存分析用于衡量用戶在一段時間后繼續(xù)使用產品或服務的情況。通過計算特定時間段內新用戶在后續(xù)時間段內再次使用產品的比例,評估用戶忠誠度和產品粘性。

操作步驟:

(1)確定時間窗口:選擇一個時間段作為新用戶的起始點,如第一個月。

(2)跟蹤用戶:記錄在起始時間窗口內的所有新用戶。

(3)計算留存率:在后續(xù)的每個時間點,統(tǒng)計起始時間窗口內用戶中有多少人仍然活躍。

(4)分析趨勢:通過留存曲線分析用戶留存情況,找出留存下降的原因并制定改進措施。

11、事件流分析

時間流是了解用戶在產品內流轉行為的最佳方法。事件流分析通過?;鶊D,可以理解用戶在做完任一行為之后的流向,也可以了解轉化的用戶是如何一步步完成轉化的,以此判斷用戶的取向是否符合預設路徑。

通過事件流分析可以回答以下問題:

  • 用戶行為路徑是否與預設的路徑一致?

  • 產品迭代后,用戶行為,路徑是否有變化?

  • 產品的流失用戶去了哪里,為什么流失?

  • 產品設計是否給用戶帶來了最佳體驗?

事件流分析的操作步驟可以總結為以下幾個關鍵環(huán)節(jié):

  • 事件捕獲:首先,需要收集傳入的事件流。這一步驟通常涉及從各種數(shù)據(jù)源中提取事件數(shù)據(jù),并將其轉換為適合進一步處理的格式。

  • 事件路由:將捕獲到的事件分配給不同的處理任務。這一步驟確保每個事件能夠被正確地傳遞到相應的處理模塊或函數(shù)中。

  • 事件轉換:對事件進行格式上的修改和轉換,以適應后續(xù)分析的需求。這可能包括數(shù)據(jù)類型轉換、字段重命名等操作。

  • 事件聚合:對相關事件進行分組和聚合處理,以便于后續(xù)的分析和洞察生成。這一步驟有助于識別模式和趨勢。

  • 事件分析:通過聚合、關聯(lián)和時間分析等方法,對事件流進行深入分析。例如,利用時間分析來識別活動的突然增加等潛在問題。

12、分布分析

分布分析主要用來了解不同區(qū)間時間的發(fā)生頻次、不同事件計算變量的加和,以及不同頁面瀏覽時長等區(qū)間的用戶數(shù)量分布。

作為UE、產品想要集中優(yōu)化最重要的頁面,需要知道關鍵頁面瀏覽量的頻次分布,找到對用戶影響最大的頁面;作為運營人員,無差別的用戶運營會讓人精疲力竭,需要知道貢獻值靠前的用戶分群,集中資源用于中重點用戶。

分布分析的操作步驟

  • 計算極差:首先,需要計算數(shù)據(jù)的最大值和最小值之間的差值,即極差。這一步驟幫助確定數(shù)據(jù)的范圍。

  • 確定組距與組數(shù):根據(jù)極差,選擇合適的組距(每個區(qū)間的長度)和組數(shù)(區(qū)間總數(shù))。

  • 確定分點:在每個區(qū)間內確定分點,即區(qū)間的端點。這些分點將數(shù)據(jù)劃分為若干個區(qū)間。

  • 列出頻率分布表:將數(shù)據(jù)按照分點進行分組,并計算每個區(qū)間的頻數(shù),即該區(qū)間內數(shù)據(jù)出現(xiàn)的次數(shù)。

  • 繪制頻率分布直方圖:使用直方圖或其他可視化工具(如莖葉圖、箱線圖等)來展示頻率分布表中的數(shù)據(jù),以便更直觀地理解數(shù)據(jù)的分布特征

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