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当前位置:大数据培训  >  行业资讯  >  超实用的大数据分析模型

超实用的大数据分析模型

来源:千锋教育
发布人:syq
时间: 2022-12-09 10:12:03 1670551923

  比较实用的大数据分析模型有哪些?花这么多钱做营销,营销效果达到了吗?什么样的功能才能真正触达用户?互联网民工数据分析是必备技能。学习数据分析,既要会Excel、Python等工具,又要有数据分析的思维。分享一个实用的大数据分析模型,助您高效完成数据分析。

大数据分析模型

  一、事件分析

  What to do:研究某一行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响的程度。

  使用方法:跟踪或记录用户行为或业务流程,如用户注册、浏览产品详情页、投资成功、提现等,通过研究所有因素,探究用户行为事件背后的原因、交互效果等与事件相关联。

  应用场景示例:

  问:运营商发现某天某频道PV数据异常偏高,需要排查原因?它分为以下几个步骤:

  定义事件:将事件定义为PV值,通过过滤条件限制通道。

  多维度下钻分析:根据日期、地理位置、型号、操作系统、IP等不同维度分析PV值。

  多维度展示结果,并给出PV数据的解释。是虚假流量吗?(都来自某个IP),而且价值高得离谱?(数据在某一天上升)。

  二、留存分析模型

  它的作用:分析用户参与度/活动,以查看有多少执行初始操作的用户会跟进。这是衡量产品对用户价值的重要方式。

  使用方法:留存分析有N天留存、无界留存、括号留存三种。

  应用场景示例:

  问:最近有很多新客户。我想看看用户留存率如何?可以分为以下几个步骤:

  根据新用户注册/下载时间进行同期分组(月/周/日)。

  观察用户投资的 7 天保留、14 天保留或 30 天保留(可选)。

  比较不同的同类群组以了解保留率每天如何变化。

  三、漏斗分析模型

  作用:反映用户从开始到结束每个阶段的行为状态和用户转化率。

  使用方法:通过观察不同属性用户群各环节的转化率,比较各流程步骤转化率的差异,了解转化率最高的用户群,分析漏斗的合理性,以及对异常转化率进行调整。

  典型场景示例:

  问题:销售人员想了解从需求发现到赢得订单的各个环节的转化情况?您可以参考以下步骤:

  从需求发现环节出发,根据需求设计销售漏斗图

  根据销售漏斗的各个环节进行跟进和数据录入

  自动生产数据分析表,观察客户各阶段转化率

  四、路径分析模型

  作用:一类互联网产品特有的数据分析方法,提高产品核心模块到达率,提取特定用户群体的主流路径,刻画用户浏览特征。

  使用方法:根据每个用户在APP或网站中的行为事件,分析用户在APP或网站中各个模块的流通规律和特征,挖掘出用户的访问或浏览方式,进而实现一些特定的商业目的。

  路径分析主要解决以下问题:

  用户最终从哪条路径形成支付转化?

  用户离开预期路径后,实际的方向是什么?

  不同特征的用户行为路径有何差异?

  五、session分析模型

  作用:对指定时间段内在网站/H5/小程序/APP上发生的用户行为集合进行指标分析。

  Session的关键点是:用户在很长一段时间内做了什么。

  使用方法:包括访问次数、平均访问次数、总访问时长、单次访问时长、单次访问深度、跳出次数、跳出率、退出次数、退出率、人均访问时长、页面总停留时长, 平均页面停留时间等。

  两个公式:

  平均访问时间=所有用户的会话市场之和/会话数

  平均交互深度=会话中的事件总和/会话数

  六、分布分析模型

  What to do:通过质量变化分布分析,发现问题,了解生产过程是否正常,是否出现废品。它的工具是直方图,所以也叫直方图法。

  使用方法:提供“维度索引”对数据进行分解,将原始维度按照一定的数值区间进行划分,然后分析每个维度区间的分布情况。

  例如:

  单独筛选出对他们特别依赖的用户,建立用户运营专项工程来运营用户。也可以利用那些支付金额大的用户做一些运营活动。

  下图显示了人数和交易订单的分布:

  七、归因分析模型

  What it does:归因分析要解决的问题是广告效果的产生,如何将功劳合理分配给哪些渠道。

  使用方法:衡量和评估站点内用户接触点对整体转化目标达成的贡献,可以直接量化每个操作位置和接触点的转化效果和价值贡献。

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