比較實用的大數據分析模型有哪些？在營銷上花這(zhe)么多錢，能(neng)(neng)達(da)到營銷效果(guo)嗎？什么樣(yang)的(de)(de)功能(neng)(neng)才能(neng)(neng)真正觸達(da)用戶？互聯網(wang)工(gong)作者的(de)(de)數(shu)據分析是必備技能(neng)(neng)。學習(xi)數(shu)據分析，既要(yao)會使用Excel、Python等(deng)工(gong)具，也要(yao)有數(shu)據分析的(de)(de)思維。與你分享實用的(de)(de)大數(shu)據分析模型(xing)，幫助你高效完(wan)成(cheng)數(shu)據分析！

　　1.事件分析

　　作用(yong)：研(yan)究行為事件的發生對企業組(zu)織價值的影響(xiang)和(he)程(cheng)度(du)。

　　使用(yong)(yong)(yong)方法：跟蹤(zong)或(huo)記錄用(yong)(yong)(yong)戶行為或(huo)業務流程，如用(yong)(yong)(yong)戶注(zhu)冊、瀏覽產(chan)品詳情(qing)頁面、成(cheng)功投(tou)資、撤資等，通過研究與事件(jian)(jian)發生相關(guan)的所有因素(su)來挖掘原因和交互背(bei)后用(yong)(yong)(yong)戶行為事件(jian)(jian)影(ying)響等。

　　應用場景示例：

　　問題：運營(ying)商發現某日某頻道PV數據異常高。需要調(diao)查原因(yin)嗎?分為以(yi)下幾個步驟：

　　定義(yi)事件(jian)(jian)：將事件(jian)(jian)定義(yi)為(wei)PV值，通(tong)過(guo)過(guo)濾條件(jian)(jian)限制通(tong)道。

　　多維度下(xia)鉆分(fen)析：根(gen)據(ju)日期、地理(li)位置、型號(hao)、操(cao)作(zuo)系(xi)統(tong)、IP等不同維度分(fen)析PV值(zhi)。

　　多維度展示結(jie)果，并給(gei)出PV數(shu)據(ju)的(de)解(jie)釋(shi)。是假(jia)流(liu)量嗎? (全部(bu)來自某個IP)，價值異常(chang)高? (數(shu)據(ju)一天上升)。

　　2.留存分析模型

　　它(ta)的(de)作用：分析用戶參(can)與(yu)/活動，并(bing)檢查有(you)多少執行初始行為的(de)用戶會跟進。這是衡量產品對(dui)用戶價值(zhi)的(de)重要方式。

　　使用方(fang)法：留存(cun)分(fen)析分(fen)為三種，N天留存(cun)，無(wu)限制(zhi)留存(cun)，括號留存(cun)。

　　應用場景示例：

　　問(wen)題(ti)：最近有很(hen)多新(xin)客戶(hu)。想看看用戶(hu)留存情況如何?可以分為以下幾(ji)個步(bu)驟(zou)：

　　根據新用戶注冊/下載時間同步分(fen)組(zu)(月/周/日(ri))。

　　觀察用(yong)戶投資(zi)的 7 天(tian)保留期(qi)、14 天(tian)保留期(qi)或 30 天(tian)保留期(qi)(可(ke)選)。

　　比較不(bu)同的同類群組并觀察(cha)每日留存(cun)趨勢。

　　3 漏斗分析模型

　　作用：反映起(qi)點到終點各個(ge)階段的用戶行(xing)為狀態(tai)和用戶轉(zhuan)化率。

　　使用方法(fa)：通過觀察用戶群(qun)不(bu)同屬性在每個環節的轉化(hua)率(lv)，以及(ji)每個流程步驟轉化(hua)率(lv)的差異(yi)，可以了解(jie)轉化(hua)率(lv)最高的用戶群(qun)，分(fen)析其合理(li)性漏斗，并針對異(yi)常轉化(hua)率(lv)進(jin)行調整。

　　典型場景示例：

　　問(wen)題：銷售人員想知道每(mei)個環節從需求(qiu)發現到(dao)中標的轉化情況(kuang)?請參(can)考以下步(bu)驟：

　　從(cong)需求發現環節出發，根據需求設(she)計(ji)銷(xiao)售(shou)漏斗圖(tu)

　　根(gen)據銷售漏斗的各個環節進(jin)行跟(gen)進(jin)和數據錄入

　　生(sheng)產數據自動分(fen)析表(biao)，觀(guan)察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(chan)品特有的(de)數(shu)據分析方法(fa)，提(ti)高產(chan)品核(he)心(xin)模塊的(de)到達率，提(ti)取特定用戶群(qun)的(de)主流(liu)路徑，描述用戶瀏覽特征。

　　使用方法(fa)：根據每(mei)個用戶(hu)在APP或網站(zhan)中(zhong)的行為事(shi)件，分析APP或網站(zhan)中(zhong)各個模塊的流通規律和特點，挖掘用戶(hu)的訪問或瀏覽(lan)模式(shi)，進而(er)實現(xian)一些(xie)具體的商業目的。

　　路徑(jing)分(fen)析主要解決以下問(wen)題：

　　用戶主要從哪(na)條(tiao)路徑形成支付(fu)轉化?

　　用戶離(li)開預(yu)期路徑(jing)后，實際(ji)方向(xiang)是什么?

　　不同(tong)特征的用戶(hu)行為(wei)路徑有何不同(tong)?

　　5.會話分析模型

　　作用(yong)：對指定時間段內(nei)網站/H5/小程序/APP上發生的一組用(yong)戶行為進行指標分析(xi)。

　　Session的關鍵(jian)點是：用(yong)戶做了什么(me)。

　　使用方(fang)法：包括(kuo)訪(fang)問(wen)(wen)次(ci)(ci)(ci)數、人均訪(fang)問(wen)(wen)次(ci)(ci)(ci)數、總(zong)訪(fang)問(wen)(wen)時(shi)長、單(dan)次(ci)(ci)(ci)訪(fang)問(wen)(wen)時(shi)長、單(dan)次(ci)(ci)(ci)訪(fang)問(wen)(wen)深度、跳出(chu)(chu)(chu)次(ci)(ci)(ci)數、跳出(chu)(chu)(chu)率(lv)、次(ci)(ci)(ci)數退出(chu)(chu)(chu)次(ci)(ci)(ci)數、退出(chu)(chu)(chu)率(lv)、人均訪(fang)問(wen)(wen)時(shi)間(jian)、頁面總(zong)停留時(shi)間(jian)、頁面平(ping)均停留時(shi)間(jian)等。

　　兩個公式：

　　平均(jun)訪(fang)問時長=所有用戶的會話(hua)市場總和/會話(hua)數

　　平均交互(hu)深度=會(hui)話(hua)中的事件總和/會(hui)話(hua)數

　　6.分布分析模型

　　作用：通過分析(xi)質量變化分布發現問題(ti)，了解(jie)生產過程是(shi)否正常(chang)，是(shi)否出現廢品等(deng)。工具(ju)就是(shi)直(zhi)方圖，所以(yi)也叫(jiao)直(zhi)方圖法。

　　使用方(fang)法：提供“維(wei)度(du)索引(yin)”后，對(dui)數據進(jin)行(xing)(xing)分解，將(jiang)原始維(wei)度(du)按照(zhao)一定的數值范圍進(jin)行(xing)(xing)劃分，然(ran)后分析(xi)各個維(wei)度(du)范圍的分布(bu)情況。

　　例如：

　　篩(shai)選出特別(bie)依賴(lai)的用(yong)戶，建(jian)立一(yi)個(ge)專門(men)的用(yong)戶運營(ying)(ying)項目(mu)來運營(ying)(ying)用(yong)戶。支(zhi)付金額大的用(yong)戶也可(ke)以用(yong)來做一(yi)些運營(ying)(ying)活(huo)動。

　　下圖顯示了人數(shu)和(he)交(jiao)易(yi)訂單的分(fen)布：

　　7.歸因分析模型

　　作(zuo)用(yong)：歸(gui)因分析要解決的問題是廣告效果的產生(sheng)，以及如(ru)何將功(gong)勞合理分配到(dao)哪些渠(qu)道。

　　使用方法(fa)：衡(heng)量(liang)和評估站(zhan)點內用戶(hu)接觸點對整體轉化(hua)目標的(de)貢獻，可以直接量(liang)化(hua)每個操(cao)作(zuo)位置和接觸點的(de)轉化(hua)效果(guo)和價值貢獻。

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