
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(jié)構(gòu)化和體系化,并保證分析結(jié)果的有效性和準(zhǔn)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(wù)數(shù)據(jù)分析模型和方法,希望對大家有所幫助!
購物籃分析主要用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)系和模式。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)來識別哪些商品經(jīng)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:
操作步驟:
(1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:收集客戶的購買記錄,形成事務(wù)數(shù)據(jù)集。
(2)應(yīng)用算法:使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法(如Apriori)來找出商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
(3)設(shè)置參數(shù):設(shè)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(jié)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。
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(yīng)用于庫存管理、銷售分析和客戶細(xì)分等領(lǐng)域。
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(yán)格遵循8/2的比例,有時可能是7/3或9/1等。
帕累托分析在多個領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用,其主要作用包括:
帕累托分析適用于多種場景,包括但不限于:
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(xiàn)最大,B類次之,C類占大部分但貢獻(xiàn)較小。所以這一篇是把兩種方法放在了一起。
ABC分析的主要作用包括:
ABC分析廣泛用于庫存管理、客戶管理和產(chǎn)品管理等領(lǐng)域:
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(biāo):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(nèi)購買次數(shù))、M(特定時間內(nèi)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(yīng)用:根據(jù)RFM等級,制定不同的營銷策略,例如對高RFM客戶進(jìn)行忠誠度獎勵,對低RFM客戶進(jìn)行挽留策略。
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(chǎn)生于20世紀(jì)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(gòu)成,即產(chǎn)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(jié)為以下幾個關(guān)鍵環(huán)節(jié):
了解產(chǎn)品:首先,企業(yè)需要對產(chǎn)品進(jìn)行全面的了解,包括產(chǎn)品的特性、質(zhì)量、設(shè)計、品牌名稱、包裝、服務(wù)、保證和退貨政策等。這一步驟是制定有效營銷策略的基礎(chǔ),確保產(chǎn)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(biāo)用戶的支付能力和市場定位等因素來確定產(chǎn)品的價格。定價策略應(yīng)考慮折扣、促銷活動和支付方式等因素,以確保產(chǎn)品在目標(biāo)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(wǎng)絡(luò),以確保產(chǎn)品能夠有效地到達(dá)目標(biāo)客戶群。這包括考慮潛在客戶的購物習(xí)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(jìn)、公共關(guān)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。
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(jié)所在。
邏輯樹的基本結(jié)構(gòu)是,從最高層開始,逐步向下擴(kuò)展分解。即將一個已知的大問題當(dāng)成最高層,然后考慮與該問題相關(guān)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(xì)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(fù)、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(xì)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(zé)任落實。
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(chǎn)品特性的優(yōu)先級。
操作步驟:
(1)需求收集:通過問卷調(diào)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(jìn)行排序。
(4)產(chǎn)品規(guī)劃:根據(jù)優(yōu)先級和資源情況,規(guī)劃產(chǎn)品特性的開發(fā)順序。
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用戶畫像分析(User Profiling Analysis)是一種市場研究技術(shù),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(xì)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(biāo)客戶群體,以便為他們提供更加個性化的產(chǎn)品和服務(wù),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(jié)就是:用戶信息標(biāo)簽化。
杜邦分析是一種綜合財務(wù)分析方法,通過分解凈資產(chǎn)收益率(ROE)為多個財務(wù)比率的乘積,以評估企業(yè)的盈利能力、資產(chǎn)運營效率和財務(wù)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(chǎn)周轉(zhuǎn)率和權(quán)益乘數(shù),從而深入分析企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績。
操作步驟:
(1)數(shù)據(jù)處理:準(zhǔn)備企業(yè)的利潤和資產(chǎn)負(fù)債數(shù)據(jù)。
(2)合并數(shù)據(jù)表:將利潤數(shù)據(jù)和資產(chǎn)負(fù)債數(shù)據(jù)合并,以便于進(jìn)行綜合分析。
(3)計算關(guān)鍵指標(biāo):分別計算銷售凈利潤率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和權(quán)益乘數(shù)。銷售凈利潤率反映盈利能力,資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映資產(chǎn)運營效率,權(quán)益乘數(shù)則衡量財務(wù)杠桿。
(4)凈資產(chǎn)收益率的計算:將上述三個指標(biāo)相乘,得出凈資產(chǎn)收益率。
(5)結(jié)果分析:通過分析ROE及其分解指標(biāo),評估企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營效率。
庫存周轉(zhuǎn)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(zhuǎn)率和周轉(zhuǎn)天數(shù),反映存貨的流動性和銷售效率。
高周轉(zhuǎn)率和低周轉(zhuǎn)天數(shù)意味著存貨快速變現(xiàn),資金流轉(zhuǎn)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(guān)的數(shù)據(jù)集,對上傳好的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。
(2)計算關(guān)鍵指標(biāo):根據(jù)公式計算平均存貨余額、銷貨成本、庫存周轉(zhuǎn)率和庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)。
留存分析用于衡量用戶在一段時間后繼續(xù)使用產(chǎn)品或服務(wù)的情況。通過計算特定時間段內(nèi)新用戶在后續(xù)時間段內(nèi)再次使用產(chǎn)品的比例,評估用戶忠誠度和產(chǎn)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(nèi)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(nèi)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(jìn)措施。
時間流是了解用戶在產(chǎn)品內(nèi)流轉(zhuǎn)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(zhuǎn)化的用戶是如何一步步完成轉(zhuǎn)化的,以此判斷用戶的取向是否符合預(yù)設(shè)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(yù)設(shè)的路徑一致?
產(chǎn)品迭代后,用戶行為,路徑是否有變化?
產(chǎn)品的流失用戶去了哪里,為什么流失?
產(chǎn)品設(shè)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(jié)為以下幾個關(guān)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(zhuǎn)換為適合進(jìn)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(wù)。這一步驟確保每個事件能夠被正確地傳遞到相應(yīng)的處理模塊或函數(shù)中。
事件轉(zhuǎn)換:對事件進(jìn)行格式上的修改和轉(zhuǎn)換,以適應(yīng)后續(xù)分析的需求。這可能包括數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、字段重命名等操作。
事件聚合:對相關(guān)事件進(jìn)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(guān)聯(lián)和時間分析等方法,對事件流進(jìn)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。
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(chǎn)品想要集中優(yōu)化最重要的頁面,需要知道關(guān)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(xiàn)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(nèi)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(jìn)行分組,并計算每個區(qū)間的頻數(shù),即該區(qū)間內(nèi)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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對于所有有志于做數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)治理的小伙伴,一定要加快提升自己。世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的《2023年未來就業(yè)報告》對未來五年就業(yè)市場進(jìn)行深入分析,報告預(yù)測未來5年內(nèi)增長最快的十大崗位,就包括了數(shù)據(jù)分析師和科學(xué)家以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型專業(yè)人員。
強烈建議重視CDA數(shù)據(jù)分析師證書,CDA數(shù)據(jù)分析師一級考試涉及的多個業(yè)務(wù)分析模型,這些模型在實戰(zhàn)中超有用。尤其是想進(jìn)入電網(wǎng)、銀行、電信、煙草行業(yè)的小伙伴們,盡量考過CDA數(shù)據(jù)分析師二級,因為這些單位幾乎都會在招聘中說明CDA數(shù)據(jù)分析師優(yōu)先。
近年來CDA數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)為招行、華為、長安、蘇寧等近百家機(jī)構(gòu)提供了專業(yè)的內(nèi)訓(xùn)服務(wù)。通過這些課程培訓(xùn),企業(yè)員工能夠掌握數(shù)據(jù)分析的技能,更好地理解和利用大數(shù)據(jù),提升數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策能力,支持企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)發(fā)展。
隨著各行各業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)成了職場的剛需能力,這也是這兩年CDA數(shù)據(jù)分析師大火的原因。和領(lǐng)導(dǎo)提建議再說“我感覺”“我覺得”,自己都覺得心虛,如果說“數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)……”,肯定更有說服力。想在職場精進(jìn)一步還是要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的,統(tǒng)計學(xué)、概率論、商業(yè)模型、SQL,Python還是要會一些,能讓你工作效率提升不少。備考CDA數(shù)據(jù)分析師的過程就是個自我提升的過程,CDA小程序資料非常豐富,包括題庫、考綱等,利用好了自學(xué)就能考過。
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2025-07-03