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！

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(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：

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

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。

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(yīng)用于庫存管理、銷售分析和客戶細分等領(lǐng)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(yán)格遵循8/2的比例，有時可能是7/3或9/1等。

【帕累托分析的作用&適用場景】

帕累托分析在多個領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，其主要作用包括：

• 識別關(guān)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(guān)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(jié)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(zhì)量管理：識別主要的缺陷來源，改進產(chǎn)品質(zhì)量；
• 銷售分析：找出貢獻最大的產(chǎn)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(zhuǎn)率和服務(wù)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(wù)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(chǎn)品管理等領(lǐng)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(wù)；
• 產(chǎn)品管理：確定核心產(chǎn)品，優(yōu)化產(chǎn)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(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(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、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。

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(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。

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(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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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(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。

8、杜邦分析

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。

9、庫存周期分析

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)。

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(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措施。

11、事件流分析

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(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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未來數(shù)據(jù)分析人才需求量高

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。

抓住機遇，狠狠提升自己

隨著各行各業(yè)進行數(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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