在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，那就會提及數(shù)據(jù)分析模型。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，首先要建立一個(gè)數(shù)據(jù)分析模型。根據(jù)模型的內(nèi)容，將其細(xì)分為不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)以進(jìn)行詳細(xì)分析，最后得到所需的分析結(jié)果以及分析結(jié)論。常見的數(shù)據(jù)分析模型很多，億信華辰小編列出了八個(gè)常見的模型供您參考。

八種常見的數(shù)據(jù)分析模型

1.行為事件分析

行為事件分析方法，研究某種行為事件對企業(yè)組織價(jià)值的影響程度。公司通過研究與事件發(fā)生有關(guān)的所有因素來挖掘或跟蹤用戶行為事件背后的原因，公司可以使用它來跟蹤或記錄用戶行為或業(yè)務(wù)流程，例如用戶注冊，瀏覽產(chǎn)品詳細(xì)信息頁面，成功的投資，現(xiàn)金提取等交互影響。

在日常工作中，運(yùn)營，市場，產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析師會根據(jù)實(shí)際工作條件來關(guān)注不同的事件指標(biāo)。例如，在過去三個(gè)月中，哪個(gè)頻道的用戶注冊數(shù)量最多？有什么趨勢？每個(gè)時(shí)期的人均充值金額是多少？根據(jù)年齡分布，上周從北京購物的獨(dú)立用戶有多少？每天有多少次獨(dú)立會議？在查看此類指標(biāo)的過程中，行為事件分析起著重要作用。

行為事件分析方法具有強(qiáng)大的過濾，分組和聚合功能，邏輯清晰，使用簡單，已被廣泛使用。行為事件分析方法通常經(jīng)歷事件定義和選擇，深入分析，解釋和結(jié)論的步驟。

2.漏斗分析模型

漏斗分析是一組過程分析，可以科學(xué)地反映用戶的行為以及從頭到尾的用戶轉(zhuǎn)化率的重要分析模型。

漏斗分析模型已廣泛用于日常數(shù)據(jù)操作，例如流量監(jiān)控和產(chǎn)品目標(biāo)轉(zhuǎn)化。例如，在產(chǎn)品服務(wù)平臺中，實(shí)時(shí)用戶從激活A(yù)PP到支出開始，一般用戶的購物路徑是激活A(yù)PP，注冊帳戶，進(jìn)入實(shí)時(shí)空間，交互行為和禮物支出。漏斗可以顯示每個(gè)階段的轉(zhuǎn)化率，通過比較漏斗各環(huán)節(jié)的相關(guān)數(shù)據(jù)，可以直觀地發(fā)現(xiàn)和解釋問題，從而找到優(yōu)化方向。為了分析相對標(biāo)準(zhǔn)化的，具有較長時(shí)間和許多環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)流程，可以直觀地找到并說明問題原因。

3.留存分析模型

留存分析是一種分析模型，用于分析用戶的參與/活動級別，調(diào)查執(zhí)行初始行為的用戶執(zhí)行后續(xù)行為的數(shù)量。這是衡量產(chǎn)品對用戶價(jià)值的重要方法。保留率分析可以幫助回答以下問題：

新客戶是否完成了您對用戶將來要做行為的期望？如付款單等；社交產(chǎn)品可以改善對新注冊用戶的指導(dǎo)流程，并希望提高注冊后用戶的參與度，如何進(jìn)行驗(yàn)證？我想確定產(chǎn)品變更是否有效。例如，我添加了邀請朋友的功能。觀察是否有人因?yàn)樾鹿δ苁褂昧嗽摦a(chǎn)品幾個(gè)月？關(guān)于保留分析，我寫了一篇詳細(xì)的介紹文章供您參考：通用數(shù)據(jù)分析模型的分析-保留分析。

4.分布分析模型

分布分析是在特定指標(biāo)下對用戶的頻率和總量進(jìn)行分類顯示。它可以顯示單個(gè)用戶對產(chǎn)品的依賴程度，分析不同地區(qū)和不同時(shí)間段內(nèi)客戶購買的不同類型產(chǎn)品的數(shù)量，購買頻率等，以幫助運(yùn)營商了解當(dāng)前客戶狀態(tài)和客戶運(yùn)營情況。如用戶分配的訂單數(shù)量（低于100元的、100-200元的，超過200元的等），購買次數(shù)（少于5倍的，5-10倍的，超過10倍的）等。

分布分析模型的功能和價(jià)值：科學(xué)的分布分析模型根據(jù)時(shí)間，頻率和事件指標(biāo)支持用戶進(jìn)行條件篩選和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。計(jì)算不同用戶在一天/周/月中，有哪些自然的時(shí)間段（小時(shí)/天）執(zhí)行了哪些操作、操作的次數(shù)等。

5.點(diǎn)擊分析模型

用一種特殊的突出顯示顏色形式用于顯示頁面或頁面組區(qū)域（具有相同結(jié)構(gòu)的頁面，例如產(chǎn)品詳細(xì)信息頁面，官方網(wǎng)站博客等）中不同元素的點(diǎn)擊密度的圖表。包括元素被單擊的次數(shù)，比例，被單擊的用戶列表以及按鈕的當(dāng)前和歷史內(nèi)容等因素。

點(diǎn)擊圖片是點(diǎn)擊分析方法的結(jié)果。點(diǎn)擊分析具有高效，靈活，易于使用的分析過程和直觀效果的特點(diǎn)。點(diǎn)擊分析采用直觀的設(shè)計(jì)思想和體系結(jié)構(gòu)，簡潔直觀的操作方法，以視覺方式呈現(xiàn)訪問者熱衷的領(lǐng)域，并幫助運(yùn)營商或管理人員評估網(wǎng)頁設(shè)計(jì)的科學(xué)性。

6.用戶行為路徑分析模型

顧名思義，用戶路徑分析是指APP或網(wǎng)站中用戶的訪問行為路徑。為了衡量網(wǎng)站優(yōu)化或市場推廣的有效性以及了解用戶行為偏好，通常需要分析訪問路徑的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。

比如電商，購買者從登錄網(wǎng)站/ APP到成功付款必須經(jīng)歷瀏覽主頁，搜索商品，添加購物車，提交訂單，支付訂單等過程。用戶的實(shí)際購買過程是相互交織和重復(fù)的過程。例如，在提交訂單之后，用戶可以返回主頁以繼續(xù)搜索產(chǎn)品，或者可以取消訂單。每條路徑都有不同的動機(jī)。與其他分析模型一起進(jìn)行深入分析后，它可以快速找到用戶的動機(jī)并將用戶引導(dǎo)至最佳路徑或所需路徑。

7.用戶分群分析模型

用戶分群是指用戶信息的標(biāo)簽劃分。通過用戶的歷史行為路徑，行為特征，偏好和其他屬性，將具有相同屬性的用戶分為一組，并進(jìn)行后續(xù)分析。通過渠道分析，可以看出用戶在不同階段的行為是不同的。例如，新用戶的關(guān)注點(diǎn)在哪里？購買的用戶何時(shí)會再次付款？由于組的特征不同，行為將有很大的不同，因此可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對用戶進(jìn)行劃分，然后觀察組的具體行為。這是用戶分組的原則。

8.屬性分析模型

屬性分析模型就是根據(jù)用戶自己的屬性對用戶進(jìn)行分類和統(tǒng)計(jì)分析，例如查看注冊期間用戶數(shù)量的變化趨勢或查看各省的用戶分布。用戶屬性將涉及用戶信息，例如姓名，年齡，家庭，婚姻狀況，性別和最高學(xué)歷；還有與產(chǎn)品相關(guān)的屬性，例如用戶所在省市，用戶級別以及用戶首次訪問渠道的來源等。

屬性分析模型的價(jià)值是什么？

打個(gè)比方，房屋的面積無法完全衡量其價(jià)值，還需要考慮房屋的位置，樣式，學(xué)區(qū)和交通環(huán)境等相關(guān)屬性。類似地，用戶的各個(gè)維度的屬性對于全面地測量用戶的肖像是必不可少的。

屬性分析的主要價(jià)值是豐富用戶肖像的維度，并使用戶行為洞察的粒度更加詳細(xì)。科學(xué)的屬性分析方法可以使用“重復(fù)數(shù)”作為所有類型屬性的分析指標(biāo)，可以把“總和”、“均值”、“最大值”和“最小值”作為數(shù)值類型屬性的分析指標(biāo)；需要添加多個(gè)維度，如果沒有維度，則無法顯示圖形。可以自定義數(shù)字類型的維度，這便于進(jìn)行更詳細(xì)的分析。