數(shù)據(jù)模型是什么，有哪些常見的分析方法？

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很多人聽到數(shù)據(jù)分析的時候都無比頭疼，感覺就是在數(shù)據(jù)的海洋里面不停翻滾。事實上，掌握數(shù)據(jù)分析就是掌握了一份極具競爭力的能力。

數(shù)據(jù)模型的定義對于非IT人員來說比較抽象，你可以理解為看房時看的沙盤或戶型，就像房子模型是對房子特征的描述一樣，數(shù)據(jù)模型就是對數(shù)據(jù)特征的描述，用來描述數(shù)據(jù)的一組簡單易懂、便于計算機實現(xiàn)的標準符號的集合。

用大白話說：數(shù)據(jù)模型是定義數(shù)據(jù)如何輸入和輸出的一種模型。

常見數(shù)據(jù)分析模型較多，下面就列舉其中常見的6種供大家參考：

一、常見的幾種數(shù)據(jù)模型簡介

1、行為事件分析

行為事件分析方法主要用于研究某行為事件的發(fā)生對產(chǎn)品的影響以及影響程度。

通過行為事件來追蹤或記錄的用戶行為或業(yè)務(wù)過程，如用戶注冊、瀏覽產(chǎn)品詳情頁、成功投資、提現(xiàn)等，通過研究與事件發(fā)生關(guān)聯(lián)的所有因素來挖掘用戶行為事件背后的原因、交互影響等。

在日常工作中，運營、市場、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)分析師根據(jù)實際工作情況而關(guān)注不同的事件指標。

如最近三個月來自哪個渠道的用戶注冊量最高？變化趨勢如何？各時段的人均充值金額是分別多少？諸如此類的指標。

伙伴云數(shù)據(jù)分析儀表盤

多維度下鉆分析。

最為高效的行為事件分析要支持任意下鉆分析和精細化條件篩選。

當行為事件分析合理配置追蹤事件和屬性，可以激發(fā)出事件分析的強大潛能，為企業(yè)回答關(guān)于變化趨勢、維度對比等等各種細分問題。

同時，還可以通過添加篩選條件，可以精細化查看符合某些具體條件的事件數(shù)據(jù)。

伙伴云圖表鉆取

解釋與結(jié)論。

此環(huán)節(jié)要對分析結(jié)果進行合理的理論解釋，判斷數(shù)據(jù)分析結(jié)果是否與預(yù)期相符，如判斷產(chǎn)品的細節(jié)優(yōu)化是否提升了觸發(fā)用戶數(shù)。

如果相悖，則應(yīng)該針對不足的部分進行再分析與實證。

2、漏斗分析模型

漏斗是指從一個事件環(huán)節(jié)的最開始到最終環(huán)節(jié)的整個流程中的一個個子環(huán)節(jié)。用數(shù)據(jù)指標來量化每一個步驟的表現(xiàn)。

漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于流量監(jiān)控、產(chǎn)品目標轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)運營工作中。

例如招聘面試過程中，面試者從投遞簡歷到簡歷通過、終極面試通過、得到offer、入職這個五大階段中，漏斗能夠展現(xiàn)出各個階段的轉(zhuǎn)化率，直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在，從而找到優(yōu)化方向。

伙伴云儀表盤-漏斗圖

3、留存分析模型

留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型。

考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行后續(xù)行為，這是用來衡量產(chǎn)品對用戶價值高低的重要方法。

一個新客戶在未來的一段時間內(nèi)是否完成了您期許用戶完成的行為？如支付訂單等；某個社交產(chǎn)品改進了新注冊用戶的引導(dǎo)流程，期待改善用戶注冊后的參與程度，如何驗證？......

4、分布分析模型

分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現(xiàn)。

它可以展現(xiàn)出單用戶對產(chǎn)品的依賴程度，分析客戶在不同地區(qū)、不同時段所購買的不同類型的產(chǎn)品數(shù)量、購買頻次等，幫助運營人員了解當前的客戶狀態(tài)，以及客戶的運轉(zhuǎn)情況。

伙伴云數(shù)據(jù)分析儀表盤

5、用戶行為路徑分析模型

用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網(wǎng)站中的訪問行為路徑。

為了衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進行分析。

以電商為例，買家從登錄網(wǎng)站／APP到支付成功要經(jīng)過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等過程。

伙伴云數(shù)據(jù)分析儀表盤

而在用戶真實的選購過程是一個交纏反復(fù)的過程，例如提交訂單后，用戶可能會返回首頁繼續(xù)搜索商品，也可能去取消訂單，每一個路徑背后都有不同的動機。

與其他分析模型配合進行深入分析后，能為找到快速用戶動機，從而引領(lǐng)用戶走向最優(yōu)路徑或者期望中的路徑。

6、屬性分析模型

顧名思義，根據(jù)用戶自身屬性對用戶進行分類與統(tǒng)計分析，比如查看用戶數(shù)量在注冊時間上的變化趨勢、查看用戶按省份的分布情況。

用戶屬性會涉及到用戶信息，如姓名、年齡、家庭、婚姻狀況、性別、最高教育程度等自然信息；也有產(chǎn)品相關(guān)屬性，如用戶常駐省市、用戶等級、用戶首次訪問渠道來源等。

伙伴云數(shù)據(jù)分析儀表盤

屬性分析模型的價值是什么？

一座房子的面積無法全面衡量其價值大小，而房子的位置、風格、是否學(xué)區(qū)、交通環(huán)境更是相關(guān)的屬性。同樣，用戶各維度屬性都是進行全面衡量用戶畫像的不可或缺的內(nèi)容。

屬性分析主要價值在：豐富用戶畫像維度，讓用戶行為洞察粒度更細致。

科學(xué)的屬性分析方法，可以對于所有類型的屬性都可以將“去重數(shù)”作為分析指標，對于數(shù)值類型的屬性可以將“總和”“均值”“最大值”“最小值”作為分析指標；可

以添加多個維度，沒有維度時無法展示圖形，數(shù)字類型的維度可以自定義區(qū)間，方便進行更加精細化的分析。

注：以上數(shù)據(jù)分析儀表盤和圖表均來自伙伴云

二、簡化分析數(shù)據(jù)工作的神器：伙伴云

很多人懼怕數(shù)據(jù)分析工作的原因很簡單，一方面是海量的數(shù)據(jù)庫極難進行統(tǒng)計規(guī)整、也不知道如何最好最直觀地呈現(xiàn)出結(jié)果；另一方面，一般大家常用的數(shù)據(jù)分析工具是Excel，涉及到函數(shù)公式、編程等等，很多編程小白也就被勸退了。

當然現(xiàn)如今，越來越多的零代碼、零編程、新手友好的數(shù)據(jù)分析工具逐漸崛起，比如今天介紹到的國產(chǎn)應(yīng)用伙伴云。

伙伴云是一款零代碼應(yīng)用搭建軟件，其自帶的云分析內(nèi)置豐富圖表，無需調(diào)用代碼，可直接拖拽生成。

可用于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的快速分析、制作儀表盤、搭建可視化大屏，實現(xiàn)企業(yè)日常的數(shù)據(jù)經(jīng)營分析、業(yè)務(wù)關(guān)鍵指標匯總，將我們從復(fù)雜的表格和數(shù)據(jù)中解放出來，快速提高工作效率！

與Excel等工具比，伙伴云數(shù)據(jù)分析有下面2種優(yōu)點：

a.數(shù)據(jù)分析速度更快。

伙伴云可視化分析工具在后臺智能匹配數(shù)據(jù)、執(zhí)行運算分析后，即可將分析結(jié)果直觀呈現(xiàn)在數(shù)據(jù)可視化圖表上，生成圖形化的分析報表，而整個過程，僅耗時數(shù)秒。

如果用戶已有完整報表，甚至能一鍵替換數(shù)據(jù)源，生成新報表。只要及時更新數(shù)據(jù)源，企業(yè)就能每天生成新報表，及時掌握每天的經(jīng)營情況，把握市場趨勢，針對性調(diào)整銷售策略。

b.門檻低，更靈活。

數(shù)據(jù)分析人員可根據(jù)實際分析需求，通過拖拉拽、點擊式操作迅速制作數(shù)據(jù)可視化分析報表；

此外，還能隨時從多個終端上秒開報表，并從自身立場出發(fā)做自助式數(shù)據(jù)分析，快速進行針對性數(shù)據(jù)分析，掌握與自身工作內(nèi)容息息相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。

伙伴云持續(xù)幫助更多的小白用戶參與到數(shù)據(jù)分析的行列之中，伙伴云支持20人以下永久免費使用，歡迎感興趣的各位前來體驗～

上述就是小編為大家整理的數(shù)據(jù)模型是什么，有哪些常見的分析方法相關(guān)內(nèi)容。

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