如何選擇合適的數據分析模型

❶ 數據分析中有哪些常見的數據模型

首先，我們先來了解一下哪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？

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 數據分析方法與模型都有哪些

現在的大數據的流行程度不用說大家都知道，大數據離不開數據分析，而數據分析的方法和數據分析模型多種多樣，按照數據分析將這些數據分析方法與模型分為對比分析、分類分析、相關分析和綜合分析四種方式，這四種方式的不同點前三類以定性的數據分析方法與模型為主，綜合類數據分析方法與模型是注重定性與定量相結合。

一、分類分析數據分析法
在數據分析中，如果將數據進行分類就能夠更好的分析。分類分析是將一些未知類別的部分放進我們已經分好類別中的其中某一類；或者將對一些數據進行分析，把這些數據歸納到接近這一程度的類別，並按接近這一程度對觀測對象給出合理的分類。這樣才能夠更好的進行分析數據。

二、對比分析數據分析方法
很多數據分析也是經常使用對比分析數據分析方法。對比分析法通常是把兩個相互有聯系的數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象在某一標準的數量進行比較，從中發現其他的差異，以及各種關系是否協調。

三、相關分析數據分析法相關分析數據分析法也是一種比較常見數據分析方法，相關分析是指研究變數之間相互關系的一類分析方法。按是否區別自變數和因變數為標准一般分為兩類：一類是明確自變數和因變數的關系；另一類是不區分因果關系，只研究變數之間是否相關，相關方向和密切程度的分析方法。
而敏感性分析是指從定量分析的角度研究有關因素發生某種變化時對某一個或一組關鍵指標影響程度的一種不確定分析技術。
回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。
時間序列是將一個指標在不相同的時間點上的取值，按照時間的先後順序排列而成的一列數。時間序列實驗研究對象的歷史行為的客觀記錄，因而它包含了研究對象的結構特徵以及規律。

四、綜合分析數據分析法
層次分析法，是一種實用的多目標或多方案的決策方法。由於他在處理復雜的決策問題上的實用性和有效性，而層次分析數據分析法在世界范圍得到廣泛的應用。它的應用已遍及經濟計劃和管理，能源政策和分配，行為科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、醫療和環境等多領域。
而綜合分析與層次分析是不同的，綜合分析是指運用各種統計、財務等綜合指標來反饋和研究社會經濟現象總體的一般特徵和數量關系的研究方法。

上述提到的數據分析方法與數據分析模型在企業經營、管理、投資決策最為常用，在企業決策中起著至關重要的作用。一般來說，對比分析、分類分析、相關分析和綜合分析這四種方法都是數據分析師比較常用的，希望這篇文章能夠幫助大家更好的理解大數據。