比較實用的大數據分析模型有哪些？在營(ying)銷(xiao)上(shang)花這(zhe)么多錢(qian)，能(neng)達到營(ying)銷(xiao)效(xiao)果嗎？什么樣(yang)的(de)功能(neng)才能(neng)真正觸達用(yong)戶？互聯網工作者的(de)數據(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)是必備技能(neng)。學(xue)習數據(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)，既要會使用(yong)Excel、Python等(deng)工具，也要有數據(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)的(de)思維。與你分(fen)(fen)(fen)享實用(yong)的(de)大數據(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)模型(xing)，幫助你高效(xiao)完成數據(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)！
1.事件分析
作用：研究行(xing)為事件的發生(sheng)對企業組織價值(zhi)的影響(xiang)和程度。
使(shi)用(yong)(yong)方法(fa)：跟蹤或(huo)記錄用(yong)(yong)戶(hu)(hu)行(xing)(xing)為(wei)或(huo)業務流程，如用(yong)(yong)戶(hu)(hu)注冊、瀏覽產品詳(xiang)情頁面、成功投資、撤(che)資等，通(tong)過研究(jiu)與事(shi)件發(fa)生相關(guan)的所(suo)有因素來挖掘原因和交(jiao)互(hu)背(bei)后用(yong)(yong)戶(hu)(hu)行(xing)(xing)為(wei)事(shi)件影響等。
應用場景示例：
問(wen)題(ti)：運營商(shang)發(fa)現某(mou)日某(mou)頻道PV數據異常高。需要(yao)調查原因嗎?分為以下幾(ji)個步驟：
定義(yi)事(shi)件(jian)：將(jiang)事(shi)件(jian)定義(yi)為PV值(zhi)，通(tong)過過濾條件(jian)限(xian)制(zhi)通(tong)道。
多維(wei)度(du)下鉆分(fen)析：根據日期、地(di)理位置、型(xing)號、操作系統、IP等不同(tong)維(wei)度(du)分(fen)析PV值。
多維度展示結(jie)果，并給(gei)出(chu)PV數據(ju)的(de)解釋。是假流量嗎? (全部(bu)來自某(mou)個IP)，價值異常高? (數據(ju)一天(tian)上(shang)升(sheng))。
2.留存分析模型
它的作(zuo)用：分析用戶參與/活動，并檢查(cha)有多少執(zhi)行(xing)初始行(xing)為的用戶會(hui)跟進。這是衡量產品對用戶價值的重要(yao)方(fang)式。
使用方法：留(liu)存分析分為三(san)種，N天留(liu)存，無限制留(liu)存，括號留(liu)存。
應用場景示例：
問題(ti)：最近有很多新(xin)客(ke)戶。想看(kan)看(kan)用戶留(liu)存情況如何(he)?可以分為以下幾個步驟：
根據新用戶注冊/下載(zai)時間同步分組(月/周/日(ri))。
觀察用戶投資的 7 天保留(liu)期、14 天保留(liu)期或 30 天保留(liu)期(可選)。
比較不同的同類群組并(bing)觀察每日留(liu)存趨勢。
3 漏斗分析模型
作用：反映起點(dian)到終(zhong)點(dian)各(ge)個(ge)階段的用戶(hu)行為狀態和用戶(hu)轉化率。
使(shi)用方法：通過觀(guan)察用戶群不同屬(shu)性(xing)在(zai)每個(ge)(ge)環(huan)節的(de)轉(zhuan)化(hua)率(lv)，以及每個(ge)(ge)流程步驟(zou)轉(zhuan)化(hua)率(lv)的(de)差異(yi)，可(ke)以了解轉(zhuan)化(hua)率(lv)最(zui)高的(de)用戶群，分析其(qi)合理性(xing)漏斗，并針對異(yi)常轉(zhuan)化(hua)率(lv)進行調整(zheng)。
典型場景示例：
問(wen)題：銷售(shou)人員(yuan)想知道(dao)每(mei)個環(huan)節從需求(qiu)發(fa)現到中(zhong)標的(de)轉化情況?請(qing)參考以下步驟：
從需(xu)求發(fa)現環節出發(fa)，根據需(xu)求設計銷售漏斗(dou)圖
根(gen)據銷售(shou)漏斗的各個環節進(jin)行跟進(jin)和數(shu)據錄入
生產數據自(zi)動分析表，觀察(cha)客戶各個階段的轉化率
4.路徑分析模型
作用：是一種互聯網產品特有的(de)數據(ju)分析方法，提(ti)高產品核(he)心(xin)模塊的(de)到達率(lv)，提(ti)取特定用戶群的(de)主流(liu)路(lu)徑，描述(shu)用戶瀏覽特征。
使用(yong)方法：根據每個(ge)用(yong)戶在(zai)APP或(huo)網(wang)站中的行為事(shi)件，分析(xi)APP或(huo)網(wang)站中各個(ge)模塊的流通規律(lv)和(he)特點，挖掘用(yong)戶的訪問或(huo)瀏覽模式，進(jin)而實現(xian)一些具體的商業(ye)目的。
路徑分析(xi)主要解決以下問題：
用(yong)戶主要從哪條(tiao)路徑形成支(zhi)付轉化?
用(yong)戶離開預期路徑(jing)后，實際方向是什么(me)?
不同特(te)征的用戶行為(wei)路徑有何不同?
5.會話分析模型
作用(yong)：對指定(ding)時間(jian)段內網站(zhan)/H5/小程序/APP上發生的一組(zu)用(yong)戶(hu)行為(wei)進行指標分(fen)析。
Session的(de)關鍵點是：用戶做了什么(me)。
使用(yong)方法：包括訪(fang)問(wen)(wen)(wen)次數(shu)(shu)、人均(jun)(jun)訪(fang)問(wen)(wen)(wen)次數(shu)(shu)、總訪(fang)問(wen)(wen)(wen)時(shi)(shi)長(chang)、單(dan)次訪(fang)問(wen)(wen)(wen)時(shi)(shi)長(chang)、單(dan)次訪(fang)問(wen)(wen)(wen)深度、跳(tiao)出次數(shu)(shu)、跳(tiao)出率、次數(shu)(shu)退(tui)出次數(shu)(shu)、退(tui)出率、人均(jun)(jun)訪(fang)問(wen)(wen)(wen)時(shi)(shi)間(jian)、頁(ye)面總停留(liu)時(shi)(shi)間(jian)、頁(ye)面平均(jun)(jun)停留(liu)時(shi)(shi)間(jian)等。
兩個公式：
平均訪問時(shi)長=所有用戶的會話(hua)市場總和/會話(hua)數
平均交(jiao)互深度(du)=會話中的事件總和/會話數
6.分布分析模型
作用：通過(guo)分析(xi)質量變化分布發現(xian)問題(ti)，了解生產過(guo)程是否(fou)正常，是否(fou)出(chu)現(xian)廢(fei)品等。工具就(jiu)是直(zhi)(zhi)方圖(tu)，所以也叫直(zhi)(zhi)方圖(tu)法。
使用方法：提(ti)供(gong)“維(wei)度索引”后，對數據進(jin)行分解，將原(yuan)始維(wei)度按照一定的數值范圍進(jin)行劃分，然后分析各(ge)個維(wei)度范圍的分布情況(kuang)。
例如：
篩選出特別依賴(lai)的(de)用戶，建立一(yi)個專門的(de)用戶運營(ying)項目來運營(ying)用戶。支付金(jin)額大的(de)用戶也可以用來做一(yi)些運營(ying)活動。
下圖顯(xian)示(shi)了人數和交易(yi)訂單的(de)分布：
7.歸因分析模型
作用：歸(gui)因分析要(yao)解決的問題是廣告效果的產生(sheng)，以及如何(he)將功(gong)勞合理分配到哪(na)些渠道(dao)。
使用(yong)方法(fa)：衡量和評(ping)估站點(dian)內用(yong)戶(hu)接觸點(dian)對整體轉化(hua)目標的貢獻，可以直接量化(hua)每個(ge)操作位置和接觸點(dian)的轉化(hua)效果和價值貢獻。
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