大數據分析漏斗模型

❶ 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

很多朋友還沒有接觸過大數據分析方案，認為其僅僅算是個願景而非現實——畢竟能夠證明其可行性與實際效果的案例確實相對有限。但可以肯定的是，實時數據流中包含著大量重要價值，足以幫助企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。那麼，那些領域需要實時的數據分析呢？

1、醫療衛生與生命科學

2、保險業

3、電信運營商

4、能源行業

5、電子商務

6、運輸行業

7、投機市場

8、執法領域

9、技術領域

常見數據分析模型有哪些呢？

1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。

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，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。

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。

5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。

6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優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換數據進行分析。

7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。

8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。

模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標

❷ 常見的數據分析模型有哪些

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組織價值的影響程度。公司通過研究與事件發生有關的所有因素來挖掘或跟蹤用戶行為事件背後的原因，公司可以使用它來跟蹤或記錄用戶行為或業務流程，例如用戶注冊，瀏覽產品詳細信息頁面，成功的投資，現金提取等交互影響。

2.漏斗分析模型

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

漏斗分析模型已廣泛用於日常數據操作，例如流量監控和產品目標轉化。例如，在產品服務平台中，實時用戶從激活APP到支出開始，一般用戶的購物路徑是激活APP，注冊帳戶，進入實時空間，交互行為和禮物支出。

3.留存分析模型

留存分析是一種分析模型，用於分析用戶的參與/活動級別，調查執行初始行為的用戶執行後續行為的數量。這是衡量產品對用戶價值的重要方法。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;社交產品可以改善對新注冊用戶的指導流程，並希望提高注冊後用戶的參與度，如何進行驗證?我想確定產品變更是否有效。

4.分布分析模型

分布分析是在特定指標下對用戶的頻率和總量進行分類顯示。它可以顯示單個用戶對產品的依賴程度，分析不同地區和不同時間段內客戶購買的不同類型產品的數量，購買頻率等，以幫助運營商了解當前客戶狀態和客戶運營情況。

5.點擊分析模型

用一種特殊的突出顯示顏色形式用於顯示頁面或頁面組區域(具有相同結構的頁面，例如產品詳細信息頁面，官方網站博客等)中不同元素的點擊密度的圖表。包括元素被單擊的次數，比例，被單擊的用戶列表以及按鈕的當前和歷史內容等因素。

關於常見的數據分析模型有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❸ 數據分析中的漏斗模型

數據分析有很多模型，其中最常見的就是AARRR模型和漏斗模型，相信大家對AARRR模型有了一個比較深入的了解，其實在數據分析中漏斗模型也是一個十分常見的模型。在這篇文章中我們就簡單為大家介紹一下關於漏斗模型的知識，以便於讓大家更好地了解漏斗模型。
其實漏斗模型廣泛應用於流量監控、產品目標轉化等日常數據運營工作中。之所以稱為漏斗，就是因為用戶或者流量集中從某個功能點進入，當然這是可以根據業務需求來自行設定的，可能會通過產品本身設定的流程完成操作。而如果按照流程操作的用戶進行各個轉化層級上的監控，就可以尋找到每個層級的可優化點，當然，對於沒有按照流程操作的用戶繪制他們的轉化路徑，找到可提升用戶體驗，縮短路徑的空間。
那麼漏斗模型有哪些案例呢？其實運用漏斗模型比較典型的案例就是電商網站的轉化，用戶在選購商品的時候必然會按照預先設計好的購買流程進行下單，最終完成支付。這就是漏斗模型最好的模型以及最常見的使用場景。
那麼漏斗模型有什麼需要注意的相關事項呢？其實在使用漏斗模型的時候需要注意的是：單一的漏斗模型對於分析來說沒有任何意義，我們不能單從一個漏斗模型中評價網站某個關鍵流程中各步驟的轉化率的好壞，所以必須通過趨勢、比較和細分的方法對流程中各步驟的轉化率進行分析。首先我們需要分析的是趨勢，也就是從時間軸的變化情況進行分析，適用於對某一流程或其中某個步驟進行改進或優化的效果監控，從中我們可以觀察出趨勢。第二就是比較，具體就是通過比較類似產品或服務間購買或使用流程的轉化率，發現某些產品或應用中存在的問題。第三就是細分，具體的內容就是去找到細分來源或不同的客戶類型在轉化率上的表現，發現一些高質量的來源或客戶，通常用於分析網站的廣告或推廣的效果及ROI。注意到這三點，我們就能夠使用好漏斗模型。
我們在這篇文章中給大家介紹了數據分析中的一個常見的數據分析模型，那就是漏斗模型，文章中具體為大家介紹了漏斗模型的定義、漏斗模型的案例以及漏斗模型的使用注意事項，希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解數據分析模型以及數據分析知識體系。

❹ 什麼是漏斗分析有什麼作用

漏斗分析是通過將用戶行為起始的各個行為節點作為分析模型節點，來衡量每個節點的轉化效果。APP運營可使用漏斗分析模型梳理業務的關鍵流程環節，定位用戶轉化提升的關鍵環節，及時對低轉化率環節進⾏優化，提升用戶轉化效率。
例如，電商類APP用戶付費流程通常為：用戶登錄--瀏覽商品頁面--點擊立即購買--完成付款。針對用戶付費轉化進行分析，我們可以將該付費流程中的各個節點，定義為用戶付費行為漏斗分析的節點，建立用戶付費轉化的漏斗分析，助力運營快速評估、發現有待提升的環節，進行針對性的優化，高效提升用戶轉化率。同時也能為後續產品運營優化提供數據支撐，打造APP運營數據閉環。

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