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    [每天一個數(shù)據(jù)分析師] 【干貨】12種實用數(shù)據(jù)分析模型,強烈建議收藏! [推廣有獎]

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    一個好的數(shù)據(jù)分析模型不僅能使分析具備條理性和邏輯性,而且還更具備結(jié)構(gòu)化和體系化,并保證分析結(jié)果的有效性和準確性。好的數(shù)據(jù)分析師不僅熟練地掌握了分析工具,還掌握了大量的數(shù)據(jù)分析方法和模型。

    今天就來給大家分享12種常用的業(yè)務數(shù)據(jù)分析模型和方法,希望對大家有所幫助!

    1、購物籃分析模型

    購物籃分析主要用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關系和模式。通過關聯(lián)規(guī)則學習來識別哪些商品經(jīng)常一起被購買,從而幫助制定捆綁銷售或推薦系統(tǒng)。

    這個模型一般是用來找出顧客購買行為的模式:

    • 比如用戶買了A商品,是否會對B商品產(chǎn)生什么影響?
    • 不同的用戶是否具有不同的購買模式?
    • 哪些產(chǎn)品應該放在一起進行捆綁銷售?

    操作步驟:

    (1)數(shù)據(jù)準備:收集客戶的購買記錄,形成事務數(shù)據(jù)集。

    (2)應用算法:使用關聯(lián)規(guī)則算法(如Apriori)來找出商品之間的關聯(lián)規(guī)則。

    (3)設置參數(shù):設置最小支持度(商品組合出現(xiàn)的最小頻率)、最小置信度(商品A出現(xiàn)時商品B出現(xiàn)的條件概率)。

    (4)分析結(jié)果:解讀算法輸出的規(guī)則,找出常見的商品組合,用于商品推薦或捆綁銷售。

    2、帕累托分析&ABC分析法

    帕累托分析(Pareto Analysis)和ABC分析(ABC Analysis)是兩種常用的分類工具,廣泛應用于庫存管理、銷售分析和客戶細分等領域。

    帕累托分析

    帕累托原則指出,在很多情況下,80%的效果來自于20%的原因。帕累托分析利用這一原則,通過識別和聚焦于最重要的20%因素,來優(yōu)化資源和提升效率。但并不是所有情況都嚴格遵循8/2的比例,有時可能是7/3或9/1等。

    【帕累托分析的作用&適用場景】

    帕累托分析在多個領域有廣泛應用,其主要作用包括

    • 識別關鍵問題:幫助找出最重要的問題或影響因素,從而有針對性地采取措施;
    • 優(yōu)化資源配置:通過聚焦關鍵因素,實現(xiàn)資源的高效利用;
    • 提高決策效率:提供明確的分析結(jié)果,支持快速決策。

    帕累托分析適用于多種場景,包括但不限于

    • 質(zhì)量管理:識別主要的缺陷來源,改進產(chǎn)品質(zhì)量;
    • 銷售分析:找出貢獻最大的產(chǎn)品或客戶,提高銷售策略;
    • 庫存管理:確定主要的庫存項目,優(yōu)化庫存水平。

    ABC分析

    ABC分析是一種基于帕累托原則的分類方法,將項目或客戶按重要性劃分為A、B、C三類。通常A類項目占總數(shù)的少部分但貢獻最大,B類次之,C類占大部分但貢獻較小。所以這一篇是把兩種方法放在了一起。

    【ABC分析的作用&適用場景】

    ABC分析的主要作用包括

    • 優(yōu)化庫存管理:通過分類管理庫存,提高庫存周轉(zhuǎn)率和服務水平;
    • 制定差異化策略:根據(jù)重要性不同,采取不同的管理和服務策略;
    • 提高工作效率:聚焦重要項目,優(yōu)化資源配置。

    ABC分析廣泛用于庫存管理、客戶管理和產(chǎn)品管理等領域

    • 庫存管理:根據(jù)庫存重要性,制定不同的管理策略;
    • 客戶管理:識別重要客戶,提供個性化服務;
    • 產(chǎn)品管理:確定核心產(chǎn)品,優(yōu)化產(chǎn)品組合。

    3、RFM分析模型

    RFM 分析是美國數(shù)據(jù)庫營銷研究所提出的一種客戶分析方法。該模型基于客戶的最近購買時間(Recency)、購買頻率(Frequency)、購買金額(Monetary)來評估客戶的價值和分類。通過這三個維度的組合,將客戶分為不同的群體,比如高價值客戶、需要挽留的客戶等,以便實施針對性的營銷策略。

    操作步驟

    (1)收集數(shù)據(jù):整理客戶購買記錄,包括購買日期、頻率和消費金額。

    (2)計算指標:為每個客戶計算R(最近一次購買時間距今天數(shù))、F(特定時間內(nèi)購買次數(shù))、M(特定時間內(nèi)消費總金額)。

    (3)分級:根據(jù)RFM的高低,將客戶分為不同的等級或群體,例如R為1-30天為高,31-90天為中,超過90天為低。

    (4)分析應用:根據(jù)RFM等級,制定不同的營銷策略,例如對高RFM客戶進行忠誠度獎勵,對低RFM客戶進行挽留策略。

    4、4P營銷模型

    4P營銷理論模型是隨著營銷組合理論的提出而出現(xiàn)的,產(chǎn)生于20世紀60年代的美國。該模型常用于企業(yè)營銷狀況分析、商品銷售策略分析。

    4P營銷模型由4個要素構(gòu)成,即產(chǎn)品(Product)、價格(Price)、渠道(Place)、宣傳(Promotion)。

    4P營銷模型的操作步驟可以總結(jié)為以下幾個關鍵環(huán)節(jié)

    • 了解產(chǎn)品:首先,企業(yè)需要對產(chǎn)品進行全面的了解,包括產(chǎn)品的特性、質(zhì)量、設計、品牌名稱、包裝、服務、保證和退貨政策等。這一步驟是制定有效營銷策略的基礎,確保產(chǎn)品能夠滿足市場需求并具有競爭力。

    • 決定價格:接下來,企業(yè)需要根據(jù)成本、盈利能力、目標用戶的支付能力和市場定位等因素來確定產(chǎn)品的價格。定價策略應考慮折扣、促銷活動和支付方式等因素,以確保產(chǎn)品在目標市場中具有吸引力。

    • 選擇銷售地點:企業(yè)需要選擇合適的銷售渠道和分銷網(wǎng)絡,以確保產(chǎn)品能夠有效地到達目標客戶群。這包括考慮潛在客戶的購物習慣、競爭對手的銷售地點、最佳購買體驗和售后支持等因素。

    • 制定推廣策略:最后,企業(yè)需要制定全面的推廣策略,包括廣告、銷售促進、公共關系和直接營銷等手段。這些活動旨在提高品牌知名度并刺激銷售。

    5、邏輯樹模型

    邏輯樹模型又稱問題樹、演繹樹或分解樹模型。是一種通用的分析模型,廣泛適合于各種情況下的問題分析,作用在于層層分解、追本溯源,找到問題的癥結(jié)所在。

    邏輯樹的基本結(jié)構(gòu)是,從最高層開始,逐步向下擴展分解。即將一個已知的大問題當成最高層,然后考慮與該問題相關的因素,每考慮到一個點,就添加一根“樹枝”,以此類推,將每個問題都細化到最小處,最終形成一顆“邏輯樹”。

    邏輯樹模型可以幫助在數(shù)據(jù)分析時理清思路,不再重復、混亂的思考。且保證數(shù)據(jù)分析時的全面性,不遺漏任何細枝末節(jié)。同時確定各環(huán)節(jié)的重要程度,做到主次分明,責任落實。

    6、KANO模型

    KANO模型是一種需求分析和優(yōu)先級排序工具,將商品屬性分為必備性需求、期望型需求、興奮性需求、無差異需求四類。通過理解不同類型的需求對用戶滿意度的影響,確定產(chǎn)品特性的優(yōu)先級。

    操作步驟

    (1)需求收集:通過問卷調(diào)查、用戶訪談等方式收集用戶需求。

    (2)分類需求:將需求分為四類。

    (3)優(yōu)先排序:根據(jù)需求對用戶滿意度的影響程度進行排序。

    (4)產(chǎn)品規(guī)劃:根據(jù)優(yōu)先級和資源情況,規(guī)劃產(chǎn)品特性的開發(fā)順序。

    CDA認證小程序里面有很多SQL題,數(shù)據(jù)分析模型的測試,掃碼CDA認證小程序,測一測你對數(shù)據(jù)分析模型的掌握程度。

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    7、用戶畫像分析

    用戶畫像分析(User Profiling Analysis)是一種市場研究技術(shù),它通過收集和分析用戶的各種數(shù)據(jù)來創(chuàng)建用戶的詳細描述,這些描述通常包括用戶的行為、偏好、心理特征、生活方式等。

    用戶畫像的目的是為了更好地理解目標客戶群體,以便為他們提供更加個性化的產(chǎn)品和服務,提高營銷效率和客戶滿意度。

    用戶畫像分析用一句話來總結(jié)就是:用戶信息標簽化。

    8、杜邦分析

    杜邦分析是一種綜合財務分析方法,通過分解凈資產(chǎn)收益率(ROE)為多個財務比率的乘積,以評估企業(yè)的盈利能力、資產(chǎn)運營效率和財務杠桿。杜邦分析的基本思想是將ROE分解為銷售凈利潤率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和權(quán)益乘數(shù),從而深入分析企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績。

    操作步驟:

    (1)數(shù)據(jù)處理:準備企業(yè)的利潤和資產(chǎn)負債數(shù)據(jù)。

    (2)合并數(shù)據(jù)表:將利潤數(shù)據(jù)和資產(chǎn)負債數(shù)據(jù)合并,以便于進行綜合分析。

    (3)計算關鍵指標:分別計算銷售凈利潤率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和權(quán)益乘數(shù)。銷售凈利潤率反映盈利能力,資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映資產(chǎn)運營效率,權(quán)益乘數(shù)則衡量財務杠桿。

    (4)凈資產(chǎn)收益率的計算:將上述三個指標相乘,得出凈資產(chǎn)收益率。

    (5)結(jié)果分析:通過分析ROE及其分解指標,評估企業(yè)的財務狀況和經(jīng)營效率。

    9、庫存周期分析

    庫存周轉(zhuǎn)分析是衡量企業(yè)存貨管理效率的重要工具,通過分析庫存周轉(zhuǎn)率和周轉(zhuǎn)天數(shù),反映存貨的流動性和銷售效率。

    高周轉(zhuǎn)率和低周轉(zhuǎn)天數(shù)意味著存貨快速變現(xiàn),資金流轉(zhuǎn)效率高,銷售狀況良好。

    操作步驟:

    (1)數(shù)據(jù)處理:上傳庫存相關的數(shù)據(jù)集,對上傳好的數(shù)據(jù)進行清洗和整理,確保數(shù)據(jù)的準確性和可用性。

    (2)計算關鍵指標:根據(jù)公式計算平均存貨余額、銷貨成本、庫存周轉(zhuǎn)率和庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)。

    10、用戶留存分析

    留存分析用于衡量用戶在一段時間后繼續(xù)使用產(chǎn)品或服務的情況。通過計算特定時間段內(nèi)新用戶在后續(xù)時間段內(nèi)再次使用產(chǎn)品的比例,評估用戶忠誠度和產(chǎn)品粘性。

    操作步驟:

    (1)確定時間窗口:選擇一個時間段作為新用戶的起始點,如第一個月。

    (2)跟蹤用戶:記錄在起始時間窗口內(nèi)的所有新用戶。

    (3)計算留存率:在后續(xù)的每個時間點,統(tǒng)計起始時間窗口內(nèi)用戶中有多少人仍然活躍。

    (4)分析趨勢:通過留存曲線分析用戶留存情況,找出留存下降的原因并制定改進措施。

    11、事件流分析

    時間流是了解用戶在產(chǎn)品內(nèi)流轉(zhuǎn)行為的最佳方法。事件流分析通過;鶊D,可以理解用戶在做完任一行為之后的流向,也可以了解轉(zhuǎn)化的用戶是如何一步步完成轉(zhuǎn)化的,以此判斷用戶的取向是否符合預設路徑。

    通過事件流分析可以回答以下問題:

    • 用戶行為路徑是否與預設的路徑一致?

    • 產(chǎn)品迭代后,用戶行為,路徑是否有變化?

    • 產(chǎn)品的流失用戶去了哪里,為什么流失?

    • 產(chǎn)品設計是否給用戶帶來了最佳體驗?

    事件流分析的操作步驟可以總結(jié)為以下幾個關鍵環(huán)節(jié):

    • 事件捕獲:首先,需要收集傳入的事件流。這一步驟通常涉及從各種數(shù)據(jù)源中提取事件數(shù)據(jù),并將其轉(zhuǎn)換為適合進一步處理的格式。

    • 事件路由:將捕獲到的事件分配給不同的處理任務。這一步驟確保每個事件能夠被正確地傳遞到相應的處理模塊或函數(shù)中。

    • 事件轉(zhuǎn)換:對事件進行格式上的修改和轉(zhuǎn)換,以適應后續(xù)分析的需求。這可能包括數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、字段重命名等操作。

    • 事件聚合:對相關事件進行分組和聚合處理,以便于后續(xù)的分析和洞察生成。這一步驟有助于識別模式和趨勢。

    • 事件分析:通過聚合、關聯(lián)和時間分析等方法,對事件流進行深入分析。例如,利用時間分析來識別活動的突然增加等潛在問題。

    12、分布分析

    分布分析主要用來了解不同區(qū)間時間的發(fā)生頻次、不同事件計算變量的加和,以及不同頁面瀏覽時長等區(qū)間的用戶數(shù)量分布。

    作為UE、產(chǎn)品想要集中優(yōu)化最重要的頁面,需要知道關鍵頁面瀏覽量的頻次分布,找到對用戶影響最大的頁面;作為運營人員,無差別的用戶運營會讓人精疲力竭,需要知道貢獻值靠前的用戶分群,集中資源用于中重點用戶。

    分布分析的操作步驟

    • 計算極差:首先,需要計算數(shù)據(jù)的最大值和最小值之間的差值,即極差。這一步驟幫助確定數(shù)據(jù)的范圍。

    • 確定組距與組數(shù):根據(jù)極差,選擇合適的組距(每個區(qū)間的長度)和組數(shù)(區(qū)間總數(shù))。

    • 確定分點:在每個區(qū)間內(nèi)確定分點,即區(qū)間的端點。這些分點將數(shù)據(jù)劃分為若干個區(qū)間。

    • 列出頻率分布表:將數(shù)據(jù)按照分點進行分組,并計算每個區(qū)間的頻數(shù),即該區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的次數(shù)。

    • 繪制頻率分布直方圖:使用直方圖或其他可視化工具(如莖葉圖、箱線圖等)來展示頻率分布表中的數(shù)據(jù),以便更直觀地理解數(shù)據(jù)的分布特征。

    未來數(shù)據(jù)分析人才需求量高

    對于所有有志于做數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)治理的小伙伴,一定要加快提升自己。世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《2023年未來就業(yè)報告》對未來五年就業(yè)市場進行深入分析,報告預測未來5年內(nèi)增長最快的十大崗位,就包括了數(shù)據(jù)分析師和科學家以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型專業(yè)人員。

    強烈建議重視CDA數(shù)據(jù)分析師證書,CDA數(shù)據(jù)分析師一級考試涉及的多個業(yè)務分析模型,這些模型在實戰(zhàn)中超有用。尤其是想進入電網(wǎng)、銀行、電信、煙草行業(yè)的小伙伴們,盡量考過CDA數(shù)據(jù)分析師二級,因為這些單位幾乎都會在招聘中說明CDA數(shù)據(jù)分析師優(yōu)先。

    近年來CDA數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)為招行、華為、長安、蘇寧等近百家機構(gòu)提供了專業(yè)的內(nèi)訓服務。通過這些課程培訓,企業(yè)員工能夠掌握數(shù)據(jù)分析的技能,更好地理解和利用大數(shù)據(jù),提升數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策能力,支持企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務發(fā)展。

    抓住機遇,狠狠提升自己

    隨著各行各業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)成了職場的剛需能力,這也是這兩年CDA數(shù)據(jù)分析師大火的原因。和領導提建議再說“我感覺”“我覺得”,自己都覺得心虛,如果說“數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)……”,肯定更有說服力。想在職場精進一步還是要學習數(shù)據(jù)分析的,統(tǒng)計學、概率論、商業(yè)模型、SQL,Python還是要會一些,能讓你工作效率提升不少。備考CDA數(shù)據(jù)分析師的過程就是個自我提升的過程,CDA小程序資料非常豐富,包括題庫、考綱等,利用好了自學就能考過。

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    tianwk 發(fā)表于 4 小時前 |只看作者 |壇友微信交流群
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