常见的数据分析模型有哪些

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2020-10-15 09:54:46

  在数据分析领域,有必要建立一个数据分析模型。根据模型分析,使数据分析中明确数据分析思路,使用适当的分析方法得到最终的数据分析结果。下面将介绍几种常用的数据分析模型。


  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。


  中琛魔方大数据平台表示数据经过层层分析、挖掘,最终成为用户所需的数据,数据分析的使用对于企业决策的制定非常重要。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。

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